在机器学习领域，数据集是至关重要的组成部分，因为它们是模型训练的基础。`sklearn.datasets` 包提供了一系列工具，用于加载和获取各种不同类型的数据集，包括小型的玩具数据集和大型的真实世界数据集，以便进行算法开发和性能评估。
7.1. 通用数据集API
数据集接口分为三类：
1. 数据集加载器（Dataset Loaders）：这些工具用于加载小型标准数据集，如iris（鸢尾花），digits（手写数字）和boston_housing（波士顿房价）。这些数据集通常用于教学和快速验证概念。加载器返回的数据结构通常包含`data`键，对应于n_samples * n_features的样本特征矩阵，以及`target`键，表示n_samples长度的目标值数组。
2. 数据集获取器（Dataset Fetchers）：这类接口用于下载和加载较大的、实际应用中的数据集，如MNIST（手写数字图像）和twenty_newsgroups（新闻组文本数据）。获取器同样返回包含`data`和`target`的字典式对象，但可能涉及更复杂的预处理步骤，例如文本数据的清洗和编码。
3. 数据集生成器（Dataset Generators）：这些工具可以生成合成数据，用于模拟具有特定统计属性（如相关性、信息量）的真实数据，同时可以控制数据集的大小（n_samples 和 n_features）。例如，`make_blobs`函数可以创建多组随机分布的二维数据点，而`make_classification`则能生成具有分类标签的复杂数据。
数据集API的特点：
- 所有加载器和获取器返回的对象通常都有一个`DESCR`属性，其中包含关于数据集的完整描述。
- 有些数据集还包含`feature_names`，列出所有特征的名称，以及`target_names`，列出了目标变量的可能类别。
使用技巧：
- `return_X_y=True`参数可以在调用数据加载函数时直接返回一个包含`data`和`target`的元组，简化代码。
- 对于文本数据，如twenty_newsgroups，还需要考虑额外的预处理步骤，例如分词、去除停用词和向量化转换。
在进行机器学习实验时，选择合适的数据集至关重要。玩具数据集适用于快速原型设计和算法理解，而真实世界数据集则用于测试模型在复杂环境下的表现。合成数据集则在研究算法对数据规模和特定属性的敏感性时非常有用。使用`sklearn.datasets`，用户可以根据需求轻松地获取和加载数据，从而进行有效的机器学习实践。
