tf.keras.datasets.california_housing.load_data

Загружает набор данных о жилье в Калифорнии.

tf.keras.datasets.california_housing.load_data(
    version='large',
    path='california_housing.npz',
    test_split=0.2,
    seed=113
)

Этот набор данных был получен из репозитория StatLib.

Это набор данных для непрерывной регрессии, содержащий 20 640 примеров с 8 признаками в каждом.

Целевая переменная — скалярное значение: медианная стоимость жилья в округах Калифорнии в долларах.

8 входных признаков:

MedInc: медианный доход в переписной группе
HouseAge: медианный возраст домов в переписной группе
AveRooms: среднее количество комнат на домохозяйство
AveBedrms: среднее количество спален на домохозяйство
Population: население переписной группы
AveOccup: среднее количество членов домохозяйства
Latitude: широта переписной группы
Longitude: долгота переписной группы

Этот набор данных получен на основе переписи населения США 1990 года; каждая строка соответствует одной переписной группе. Переписная группа — это наименьшая географическая единица, для которой Бюро переписи населения США публикует выборочные данные (обычно в переписной группе проживает от 600 до 3 000 человек).

Домохозяйство — это группа людей, проживающих в одном доме. Поскольку в этом наборе данных среднее количество комнат и спален указано для домохозяйства, эти значения могут оказаться неожиданно высокими для переписных групп с небольшим числом домохозяйств и большим количеством пустующих домов, например в курортных зонах.

Аргументы
`version`	`"small"` или `"large"`. Маленькая версия содержит 600 примеров, большая версия — 20 640 примеров. Маленькая версия предназначена для использования в качестве приблизительной замены устаревшего набора данных `boston_housing`.
`path`	путь для локального кэширования набора данных (относительно `~/.keras/datasets`).
`test_split`	доля данных, которую следует выделить для тестового набора.
`seed`	Начальное значение генератора случайных чисел для перемешивания данных перед вычислением разбиения на обучающую и тестовую выборки.

Возвращаемое значение
Кортеж массивов Numpy: `(x_train, y_train), (x_test, y_test)`.

x_train, x_test: массивы numpy формы (num_samples, 8), содержащие обучающие примеры (для x_train) или тестовые примеры (для y_train).

y_train, y_test: массивы numpy формы (num_samples,), содержащие целевые скалярные значения. Целевые значения — это скалярные числа с плавающей точкой, обычно от 25 000 до 500 000, представляющие стоимость домов в долларах.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/datasets/california_housing/load_data