Ishdan maqsad: 1

Ma’lumotlarni yuklash. 
 
Ta'lim modelini yaratish uchun bizga tashqi dunyoni ifodalovchi ma'lumotlar 
kerak. Endi bizda kerakli Python paketlari oʻrnatilgan boʻlsa, keling, maʼlumotlar 
bilan oʻzaro ishlashda ulardan qanday foydalanishni koʻrib chiqamiz. Terminal 
oynasida quyidagi buyruqni kiritish orqali Python buyruq qatoriga o'tamiz: 
$ python3 
Barcha ma'lumotlar to'plamini o'z ichiga olgan paketni import qiling. 

---

>>> from sklearn import datasets 
Masalan, ko'chmas mulk narxlari bilan ma'lumotlar to'plamini yuklaymiz: 
>>> house_prices = datasets.load_boston() 
 
Ma’lumotni ekranga chiqaramiz: 
>>> print(house_prices.data) 
 
Ekranda quyidagi ko’rinish paydo bo’ladi: 
1-rasm. 
3. Laboratoriya ishini bajarish bo’yicha topshiriq. 
1). Har bir talaba Windows OT uchun Python3 dasturlash tilini hamda Scikit-learn 
paketini o’rnatish jarayonini amaliy bajarishi kerak. 
2). Laborotoriya ishining keltirilgan adabiyotlar ro’yhatidagi birinchi adabiyotdan 
foydalanib, pyton dasturida kichik dastur yaratish. 
№ 
Talabalarning lms.tuit.uz tizimiagi 
elektron journali bo'yicha Variant 
raqamlari. 
Python dasturida o'rganilishi 
kerak bo’lgan Datasets 
ro'yhati 
1. 
Variant №1 
load_boston 

---

2. 
Variant №2 
fetch_20newsgroups 
3. 
Variant №3 
load_breast_cancer 
4. 
Variant №4 
fetch_20newsgroups_vectorized 
5. 
Variant №5 
load_diabetes 
6. 
Variant №6 
fetch_california_housing 
7. 
Variant №7 
load_digits 
8. 
Variant №8 
fetch_covtype 
9. 
Variant №9 
load_files 
10. 
Variant №10 
fetch_kddcup99 
11. 
Variant №11 
load_linnerud 
12. 
Variant №12 
fetch_lfw_pairs 
13. 
Variant №13 
load_sample_image 
14. 
Variant №14 
fetch_lfw_people 
15. 
Variant №15 
load_svmlight_file 
16. 
Variant №16 
fetch_openml 
17. 
Variant №17 
load_wine 
18. 
Variant №18 
fetch_rcv1 
19. 
Variant №19 
load_boston 
20. 
Variant №20 
fetch_species_distributions 
21. 
Variant №21 
load_digits 
22. 
Variant №22 
fetch_olivetti_faces 
23. 
Variant №23 
load_breast_cancer 
24. 
Variant №24 
fetch_20newsgroups_vectorized 
25. 
Variant №25 
load_diabetes 
4. Adabiyotlar ro’yxati. 
1. Джоши, Пратик. Искусственный интеллект с примерами на Python. : Пер. с 
англ. - см. : 000 ”Диалектика”, 2019. — 448 с. 
2. Dipanjan Sarkar, Raghav Bali, Tushar Sharma. Practical Machine Learning with 
Python. 
3. Том Таулли. Основы искусственного интеллекта: нетехническое введение 
2021 
4. 
https://scikit-learn.org/stable/install.html