tf.keras.datasets.boston_housing.load_data

Загружает набор данных Boston Housing.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.datasets.boston_housing.load_data

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

Этот набор данных взят из библиотеки StatLib, которая поддерживается в Карнеги-Меллонском университете.

Образцы содержат 13 атрибутов домов в разных местах пригородов Бостона в конце 1970-х годов. Целевые значения — средние значения цен на дома в данном месте (в тыс. долл.).

Сами атрибуты определены на сайте StatLib.

Аргументы
`path`	Путь для кеширования набора данных локально (относительно `~/.keras/datasets`).
`test_split`	Доля данных, резервируемая для набора тестовых данных.
`seed`	Случайное семя для перемешивания данных перед вычислением разбиения на тестовую выборку.

Возвращаемые значения

Возвращаемые значения
Кортеж массивов NumPy: `(x_train, y_train), (x_test, y_test)`. x_train, x_test: массивы NumPy с формой `(num_samples, 13)` содержащие либо обучающие образцы (для x_train), либо тестовые образцы (для y_train). y_train, y_test: массивы NumPy с формой `(num_samples,)` содержащие целевые скалярные значения. Целевые значения — числовые скаляры, обычно от 10 до 50, представляющие цены на дома в тыс. долл.

Кортеж массивов NumPy: (x_train, y_train), (x_test, y_test).

x_train, x_test: массивы NumPy с формой (num_samples, 13) содержащие либо обучающие образцы (для x_train), либо тестовые образцы (для y_train).

y_train, y_test: массивы NumPy с формой (num_samples,) содержащие целевые скалярные значения. Целевые значения — числовые скаляры, обычно от 10 до 50, представляющие цены на дома в тыс. долл.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/keras/datasets/boston_housing/load_data