在机器学习领域，数据集的加载和预处理是构建模型前的重要步骤。以下是一些常用的数据集加载工具和样本生成器，它们可以帮助快速获取和处理数据，以便进行后续的分析和模型训练。
数据集加载工具可以帮助从不同的来源获取数据集，包括本地文件系统、网络资源或者特定的数据提供平台。这些工具通常提供了一些基本的函数，如清除缓存、下载文件、加载特定格式的数据等。例如，clear_data_home 函数可以删除数据缓存目录中的所有内容，而 fetch_20newsgroups 函数则可以从网络上加载并返回20个新闻组数据集的文件名和数据，用于分类问题。
除了新闻组数据集，还有其他多种类型的数据集可以通过这些工具加载，如回归问题的数据集 fetch_california_housing、分类问题的数据集 fetch_covtype 等。此外，还可以通过 fetch_file 函数从网络上下载文件，如果本地文件夹中尚未存在该文件的话。
对于已经下载到本地的数据集，可以使用 load_breast_cancer、load_diabetes、load_digits 等函数进行加载。这些函数通常返回数据集的特征和标签，可以直接用于模型训练。
样本生成器是另一种有用的工具，它们可以生成用于测试和验证模型的数据样本。这些样本可以是随机生成的，也可以是根据特定的分布或结构生成的。例如，make_blobs 函数可以生成用于聚类的高斯分布样本，而 make_circles 函数则可以生成包含内外两个圆的二维数据集。
样本生成器还可以用于生成分类问题和回归问题的数据样本。例如，make_classification 函数可以生成一个随机的多类分类问题，而 make_regression 函数则可以生成一个随机的回归问题。这些函数通常允许指定样本的数量、特征的数量和其他参数，以生成满足特定需求的数据集。
除了基本的样本生成器，还有一些高级的函数可以生成更复杂的数据结构，如 make_swiss_roll 函数可以生成一个瑞士卷数据集，这是一个三维的数据结构，常用于测试降维算法。
在数据加载和样本生成之后，通常需要进行一些预处理步骤，以确保数据的质量和适用性。这可能包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。例如，可以使用 dump_svmlight_file 函数将数据集导出为 SVMlight 或 libsvm 文件格式，这些格式通常用于支持向量机等机器学习算法。
数据预处理的另一个重要方面是特征提取和转换。例如，可以使用 fetch_20newsgroups_vectorized 函数加载并向量化20个新闻组数据集，将文本数据转换为数值特征，以便用于机器学习模型。