The data set from sklearn

1. 数据集划分

数据集被划分为两个组成部分：

训练数据：用于模型的构建与训练过程

测试数据：在模型验证阶段加以应用，用以判断模型的有效性

2. sklearn数据集API（接口）

scikit-learn数据集API概述：

sklearn.datasets -----用于加载和获取常用数据集

datasets.load_ *（）

用于获取小型数据集，相关数据已包含在datasets模块中

datasets.fetch_ *(data_home=None)

用于获取大型数据集，需要从网络下载。该函数的第一个参数为data_home，用以指定数据集的下载路径，默认路径为 ~/scikit_learn_data/。如需更改默认路径，可通过调整环境变量SCIKIT_LEARN_DATA实现。

关于获取数据集后返回的数据类型：

通过load和 fetch 函数所获取的数据类型均为 datasets.base.Bunch ，其本质是一个字典结构，支持通过对象属性的方式访问其中的键值对。主要包含以下属性：

data：特征数据数组（即特征值），该数组为 n_samples * n_features 的二维 numpy.ndarray 结构

target：标签数组（即目标值），该数组为 n_s