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如何将数据从Scikit-learn Bunch对象转换为Pandas DataFrame？

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
data = load_iris()
print(type(data))
data1 = pd. # Is there a Pandas method to accomplish this?

我正在尝试使用 RStudio 的 Keras 界面使神经网络训练可重现。在 R 脚本 ( ) 中设置种子set.seed(42)似乎不起作用。是否可以将播种作为参数传递给layer_dense()？我可以选择RandomUniform作为初始值设定项，但我很难同时传递种子参数。以下行会引发错误：

model %>% layer_dense(units = 12, activation = 'relu', input_shape = c(8), kernel_initializer = "RandomUniform(seed=1)")

但是可以添加一个层而无需尝试传递种子参数：

model %>% layer_dense(units = 12, activation = 'relu', input_shape = c(8), kernel_initializer = "RandomUniform")

RandomUniform假设根据Keras 初始值设定项文档采用种子参数。

以下回调函数将空文件发送到浏览器,即使该文件在服务器上包含"helloworld":

router.get('/Download', function(req, res) {
    var fs = require('fs')
    fs.writeFile('helloworld.txt', 'helloworld');
    res.download('helloworld.txt');
})