<jupyter_start><jupyter_text>Scikit-Learn 패키지의 샘플 데이터 사용법  sklearn.datasets서브패키지는 모형 실습을 위한 예제 데이터 세트를 제공한다.예제 데이터 세트를 불러오는 명령들은 크게 다음과 같은 세가지 계열의 명령으로 나눌 수 있다.* load 계열 명령: 저장된 dataset import* fetch 계열 명령: 인터넷에서 캐쉬로 download 후 import* make 계열 명령: 가상 dataset을 생성 ** load, fetch, make **   load 계열 명령 예제 데이터 세트는 데이터 크기가 작은 것부터 큰 것까지 다양하다. scikit-learn 패키지는 작은 예제 데이터는 패키지 안에 포함하여 배포하고 크기가 큰 것들은 첫번째로 데이터를 불러들일때 인터넷에서 다운로드받아 저장해 놓았다가 불러온다.load 계열의 명령들은 패키지에 처음부터 저장되어 다운로드 없이 바로 쓸 수 있는 것들이다. * `load_boston()`: 회귀 분석용 보스턴 집값 * `load_diabetes()`: 회귀 분석용 당뇨병 자료* `load_linnerud()`: 회귀 분석용 linnerud 자료* `load_iris()`: classification용 iris 자료* `load_digits()`: classification용 숫자 필기 이미지 자료* `load_sample_image()`: 압축용 이미지<jupyter_code>from sklearn import datasets
boston_data = datasets.load_boston()
print(boston_data.DESCR)
boston_data.target<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.08525345622119816, 'fraction_numerical': 0.0, 'mean_word_length': 4.871621621621622, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 5, '<?xml version=': 0, '>': 5, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 1, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '1', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '265809', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 592, 'n_tokens_neox': 788, 'n_words': 129, 'path': '13. Scikit-Learn, Statsmodel/02. Scikit-Learn 패키지의 샘플 데이터 사용법.ipynb', 'repo_name': 'zzsza/Datascience_School', 'size': '868'}