数据集加载工具是机器学习和数据科学领域中不可或缺的一部分。它们帮助轻松地获取、处理和生成数据集，以便进行进一步的分析和模型训练。这些工具通常包括数据集的下载、清理、格式化和预处理功能。下面将详细介绍一些常用的数据集加载工具及其使用方法。
数据集加载器是用于从各种来源加载数据集的函数。这些数据集可以用于分类、回归或其他机器学习任务。以下是一些常用的数据集加载器：
# 清除数据缓存
clear_data_home()
# 将数据集导出为svmlight/libsvm文件格式
dump_svmlight_file()
# 加载20个新闻组数据集（分类）
fetch_20newsgroups()
# 加载并向量化20个新闻组数据集（分类）
fetch_20newsgroups_vectorized()
# 加载加利福尼亚州住房数据集（回归）
fetch_california_housing()
# 加载覆盖类型数据集（分类）
fetch_covtype()
# 加载kddcup99数据集（分类）
fetch_kddcup99()
# 加载LFW人脸对数据集（分类）
fetch_lfw_pairs()
# 加载LFW人员数据集（分类）
fetch_lfw_people()
# 加载AT&T的Olivetti人脸数据集（分类）
fetch_olivetti_faces()
# 通过名称或数据集ID从openml获取数据集
fetch_openml()
# 加载RCV1多标签数据集（分类）
fetch_rcv1()
# 从Phillips加载物种分布数据集
fetch_species_distributions()
# 获取scikit-learn数据目录的路径
get_data_home()
# 加载并返回乳腺癌威斯康星数据集（分类）
load_breast_cancer()
# 加载并返回糖尿病数据集（回归）
load_diabetes()
# 加载并返回数字数据集（分类）
load_digits()
# 加载文本文件，类别作为子文件夹名称
load_files()
# 加载并返回鸢尾花数据集（分类）
load_iris()
# 加载并返回Linnerud体育练习数据集
load_linnerud()
# 加载单个样本图像的numpy数组
load_sample_image()
# 加载用于图像处理的样本图像
load_sample_images()
# 将svmlight/libsvm格式的数据集加载到稀疏CSR矩阵中
load_svmlight_file()
# 从多个SVMlight格式的文件中加载数据集
load_svmlight_files()
# 加载并返回葡萄酒数据集（分类）
load_wine()
这些加载器提供了一种方便的方式来获取各种公开可用的数据集，这些数据集可以用于训练和测试机器学习模型。通过使用这些工具，可以专注于模型的开发和优化，而不是数据的获取和预处理。
样本生成器是用于生成合成数据集的函数。这些数据集可以用于测试和验证机器学习算法的性能。以下是一些常用的样本生成器：
# 生成用于双聚类的常数块对角结构数组
make_biclusters()
# 生成各向同性的高斯blobs用于聚类
make_blobs()
# 生成用于双聚类的块棋盘结构数组
make_checkerboard()
# 在2D中制作一个大圆包含一个小圆
make_circles()
# 生成一个随机的n类分类问题
make_classification()
# 生成“Friedman #1”回归问题
make_friedman1()
# 生成“Friedman #2”回归问题
make_friedman2()
# 生成“Friedman #3”回归问题
make_friedman3()
# 生成各向同性的高斯并按分位数标记样本
make_gaussian_quantiles()
# 生成Hastie等人2009年，例10.2中用于二元分类的数据
make_hastie_10_2()
# 生成一个大部分低秩的矩阵，具有钟形奇异值
make_low_rank_matrix()
# 制作两个交错的半圆
make_moons()
# 生成一个随机的多标签分类问题
make_multilabel_classification()
# 生成一个随机的回归问题
make_regression()
# 生成一个S曲线数据集
make_s_curve()
# 将信号生成为字典元素的稀疏组合
make_sparse_coded_signal()
# 生成一个稀疏对称正定矩阵
make_sparse_spd_matrix()
# 生成一个具有稀疏不相关设计的随机回归问题
make_sparse_uncorrelated()
# 生成一个随机对称正定矩阵
make_spd_matrix()
# 生成一个瑞士卷数据集
make_swiss_roll()