7.2.1 数据加载

数据分析首先要加载数据，一般使用NumPy中的数组或者Pandas中的DataFrame等数据结构来存放数据，示例代码：

import numpy as np
X = np.random.random((10,5))
y = np.array(['M','M','F','F','M','F','M','M','F','F','F'])
X[X < 0.7] = 0

以上代码，矩阵X表示的是10行5列的数据集，而且将X元素中小于0.7的值设置为0，向量y表示是属性标签，其对应的结果分别为

array([[ 0.        ,  0.        ,  0.99279061,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.75228332,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.96809177,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.73956947,  0.        ,  0.83682458,  0.82550419,  0.7967034 ],
       [ 0.94029749,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.86847999,  0.84031636,  0.88293549,  0.75715913],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.7748339 ,  0.        ,  0.        ,  0.80939893]])
array(['M', 'M', 'F', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M', 'F', 'F'],  dtype='<U1')

7.2.2 数据切分
利用NumPy库生成示例数据集后，我们通过sklearn库提供的cross_validation模块划分训练数据与测试数据，示例代码：

from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)

其中X_train表示训练数据集，y_train表示训练结果集，X_test表示测试数据集，y_test表示测试结果集。其目的是利用训练集数据去模拟模型，给出适当参数，然后利用测试集数据建议模型效果。