深度学习相关函数-sklearn make_circles

1、函数定义

sklearn.datasets.make_circles(n_samples=100, shuffle=True, noise=None, random_state=None, factor=0.8)

生成一个二维的大圆，包含一个小圆

2、相关参数说明

n_samples：整数 可选 默认为100

生成的总点数。（如果是奇数，内圆比外圆多一点，但是测试输入5后，内圆和外圆均是两个点）

shuffle：布尔变量 可选 默认为True

是否打乱样本

noise：double 或None  默认为None

将高斯噪声的标准差加入到数据中

random_state：整数 RandomState instance or None

确定数据集变换和噪声的随机数生成。

factor：0 < double < 1 默认值0.8

内外圆之间的比例因子

3、返回值

X：[n_samples, 2]形状的数组，生成的样本

y：[n_samples]形状的数组，每个样本的标签（0或1）

1、shuffle参数

为了便于查看，这里生成6个样本

当shuffle为True时，内外圆的数据是交叉出现

当shuffle为False时，内外圆的数据没有出现交叉

2、random_state参数

当random_state参数值相同时，生成的样本都相同

当random_state参数值不同时，生成的样本不相同

但是前提是shuffle参数必须为True

3、noise参数

当noise参数比较小时，取样点比较集中

当noise参数比较大时，取样点比较分散

4、factor参数

当factor较大时，内圆半径较大

当factor较小时，内圆半径较小