除了内置的数据集，scikit-learn还提供了随机样本的生成器。
通过这些生成器函数，可以生成具有特定特性和分布的随机数据集，以帮助进行机器学习算法的研究、测试和比较。

目前，scikit-learn库（v1.3.0版）中有20个不同的生成样本的函数。
本篇重点介绍其中几个具有代表性的函数。

1. 分类聚类数据样本

分类和聚类是机器学习中使用频率最高的算法，创建各种相关的样本数据，能够帮助我们更好的试验算法。

1.1. make_blobs

这个函数通常用于可视化分类器的学习过程，它生成由聚类组成的非线性数据集。

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs

X, Y = make_blobs(n_samples=1000, centers=5)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker="o", c=Y, s=25)

plt.show()

上面的示例生成了1000个点的数据，分为5个类别。

make_blobs的主要参数包括：

n_samples：生成的样本数。
n_features：每个样本的特征数。通常为2，表示我们生成的是二维数据。
centers：聚类的数量。即生成的样本会被分为多少类。
cluster_std：每个聚类的标准差。这决定了聚类的形状和大小。
shuffle：是否在生成数据后打乱样本。
random_state：随机数生成器的种子。这确保了每次运行代码时生成的数据集都是一样的。

1.2. make_classification

这是一个用于生成复杂二维数据的函数，通常用于可视化分类器的学习过程或者测试机器学习算法的性能。

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification

X, Y = make_classification(n_samples=100, n_classes=4, n_clusters_per_class=1)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker="o", c=Y, s=25)

plt.show()

可以看出它生成的各类数据交织在一起，很难做线性的分类。

make_classification的主要参数包括：

n_samples：生成的样本数。
n_features：每个样本的特征数。这个参数决定了生成的数据集的维度。
n_informative：具有信息量的特征的数量。这个参数决定了特征集中的特征有多少是有助于分类的。
n_redundant：冗余特征的数量。这个参数决定了特征集中的特征有多少是重复或者没有信息的。
random_state：随机数生成器的种子。这确保了每次运行代码时生成的数据集都是一样的。

1.3. make_moons

和函数名称所表达的一样，它是一个用于生成形状类似于月牙的数据集的函数，通常用于可视化分类器的学习过程或者测试机器学习算法的性能。

from sklearn.datasets import make_moons

fig, ax = plt.subplots(1, 3)
fig.set_size_inches(9, 3)

X, Y = make_moons(noise=0.01, n_samples=1000)
ax[0].scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker="o", c=Y, s=25)
ax[0].set_title("noise=0.01")

X, Y = make_moons(noise=0.05, n_samples=1000)
ax[1].scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker="o", c=Y, s=25)
ax[1].set_title("noise=0.05")

X, Y = make_moons(noise=0.5, n_samples=1000)
ax[2].scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker="o", c=Y, s=25)
ax[2].set_title("noise=0.5")

plt.show()

noise越小，数据的分类越明显。

make_moons的主要参数包括：

n_samples：生成的样本数。
noise：在数据集中添加的噪声的标准差。这个参数决定了月牙的噪声程度。
random_state：随机数生成器的种子。这确保了每次运行代码时生成的数据集都是一样的。

2. 回归数据样本

除了分类和聚类，回归是机器学习的另一个重要方向。
scikit-learn同样也提供了创建回归数据样本的函数。

from sklearn.datasets import make_regression

fig, ax = plt.subplots(1, 3)
fig.set_size_inches(9, 3)

X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=20)
ax[0].scatter(X[:, 0], y, marker="o")
ax[0].set_title("noise=20")

X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=10)
ax[1].scatter(X[:, 0], y, marker="o")
ax[1].set_title("noise=10")

X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=1)
ax[2].scatter(X[:, 0], y, marker="o")
ax[2].set_title("noise=1")

plt.show()

通过调节noise参数，可以创建不同精确度的回归数据。

make_regression的主要参数包括：

n_samples：生成的样本数。
n_features：每个样本的特征数。通常为一个较小的值，表示我们生成的是一维数据。
noise：噪音的大小。它为数据添加一些随机噪声，以使结果更接近现实情况。

3. 流形数据样本

所谓流形数据，就是S形或者瑞士卷那样旋转的数据，可以用来测试更复杂的分类模型的效果。
比如下面的make_s_curve函数，就可以创建S形的数据：

from sklearn.datasets import make_s_curve

X, Y = make_s_curve(n_samples=2000)

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})
fig.set_size_inches((8, 8))
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=Y, s=60, alpha=0.8)
ax.view_init(azim=-60, elev=9)
plt.show()