使用 PyTorch 生成分类仿真数据

以下是使用 PyTorch 生成用于分类的仿真数据的代码，不需要使用类。

import torch
from torch.utils.data import TensorDataset
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=5)

# 转换为 PyTorch Tensor
X = torch.from_numpy(X).float()
y = torch.from_numpy(y).long()

# 创建数据集
dataset = TensorDataset(X, y)

代码中：

• n_samples 表示生成样本的数量。
• n_features 表示每个样本的特征数量。
• n_classes 表示分类的类别数量。

使用 make_classification() 函数生成数据，并将数据转换为 PyTorch Tensor 格式。最后，使用 TensorDataset 将数据和标签打包成一个数据集。