機器學習7大方面，30個硬核數據集。純干貨分享

在剛剛開始學習算法的時候，大家有沒有過這種感覺，最最重要的那必須是算法本身！

其實在一定程度上忽略了數據的重要性。

而事實上一定是，質量高的數據集可能是最重要的！

數據集在機器學習算法項目中具有非常關鍵的重要性，數據集的大小、質量的高低對整個項目的成功和模型性能的影響是至關重要的。

總結了6 方面：

1、決定模型性能：一個好的數據集可以讓模型更準確，而低質量或小規模的數據集可能導致模型表現不佳。

2、特征選擇和工程：?合適的特征選擇和工程能夠提高模型的泛化能力。

3、模型訓練和評估：?好的數據集能夠確保模型在不同數據上的泛化能力。

4、過擬合和欠擬合：?數據集的大小和質量可以影響模型的過擬合和欠擬合情況。較小的數據集更容易過擬合，而低質量數據可能導致欠擬合。

5、數據偏差：?數據集的不平衡分布或偏斜可能導致模型的偏差。

6、數據清洗和預處理：?數據集需要進行清洗和預處理，以處理缺失數據、異常值和重復數據。這是確保數據質量的重要步驟。

數據集是機器學習項目的基石。選擇適當的數據集、數據清洗、特征工程和數據預處理等步驟都需要謹慎處理，以確保模型能夠在實際應用中取得良好的效果。數據集的質量和數量都是決定模型成功的關鍵要素。

下面是涉及回歸、分類、圖像分類、文本情感分析、自然語言處理、自動駕駛和金融領域的30個常見機器學習數據集，以及每個數據集的介紹、獲取鏈接和可能涉及到的算法。

回歸問題

1、Boston Housing 數據集

介紹：?包含波士頓地區的住房價格數據。
獲取方式：?Scikit-learn內置數據集。

from?sklearn.datasets?import?load_bostonboston?=?load_boston()#?特征矩陣
X?=?boston.data#?目標向量（房價）
y?=?boston.target

涉及算法：?線性回歸、嶺回歸、隨機森林。

2、California Housing 數據集

介紹：?包含加利福尼亞州地區的住房價格數據。
獲取方式：?Scikit-learn內置數據集。

from?sklearn.datasets?import?fetch_california_housing#?使用fetch_california_housing函數加載數據集
california_housing?=?fetch_california_housing()#?特征矩陣
X?=?california_housing.data#?目標向量（房屋價值的中位數）
y?=?california_housing.target

涉及算法：?線性回歸、決策樹、支持向量機。

3、Diabetes 數據集

介紹：?包含糖尿病患者的醫療數據，用于預測糖尿病進展。
獲取方式：?Scikit-learn內置數據集。

from?sklearn.datasets?import?load_diabetes#?使用load_diabetes函數加載數據集
diabetes?=?load_diabetes()#?特征矩陣
X?=?diabetes.data#?目標向量（糖尿病進展指數）
y?=?diabetes.target

涉及算法：?線性回歸、支持向量機、決策樹。

4、Wine Quality 數據集

介紹：?包含紅葡萄酒和白葡萄酒的化學分析數據，用于預測質量評分。
獲取鏈接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine+quality
涉及算法：?線性回歸、決策樹、隨機森林。

5、Airlines 數據集

介紹：?包含航班延誤和性能數據。
獲取鏈接：https://www.transtats.bts.gov/DL_SelectFields.asp
涉及算法：?線性回歸、時間序列分析。

6、Energy Efficiency 數據集

介紹：?包含建筑能源效率的數據。
獲取鏈接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Energy+efficiency
涉及算法：?線性回歸、嶺回歸、支持向量機。

7、Bike Sharing 數據集

介紹：?包含自行車租賃數據，涉及天氣和日期信息。
獲取鏈接：?https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bike+Sharing+Dataset
涉及算法：?線性回歸、決策樹、隨機森林。

8、Life Expectancy 數據集

介紹：?包含各國生活預期和衛生數據。
獲取鏈接：?https://www.kaggle.com/kumarajarshi/life-expectancy-who
涉及算法：?線性回歸、決策樹、隨機森林。

9、NYC Yellow Taxi 數據集

介紹：?包含紐約市黃色出租車的行程數據。
獲取鏈接：?https://www1.nyc.gov/site/tlc/about/tlc-trip-record-data.page
涉及算法：?時間序列分析、線性回歸、嶺回歸。

10、Forest Fires 數據集

介紹：?包含葡萄牙森林火災數據，用于預測火災規模。
獲取鏈接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Forest+Fires
涉及算法：線性回歸、決策樹、隨機森林。

分類問題

11、Iris 數據集

介紹：?包含三種不同種類的鳶尾花的測量數據。
獲取方式：?Scikit-learn內置數據集。

from?sklearn.datasets?import?load_iris#?使用load_iris函數加載數據集
iris?=?load_iris()#?特征矩陣
X?=?iris.data#?目標向量（鳶尾花的類別）
y?=?iris.target

涉及算法：?決策樹、支持向量機、k-最近鄰算法。

12、Breast Cancer 數據集

介紹：?用于分類乳腺腫瘤是否為惡性或良性。
獲取鏈接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+%28Diagnostic%29
涉及算法：?邏輯回歸、支持向量機、決策樹。

13、Wine 數據集

介紹：?包含三個不同種類的葡萄酒的化學分析數據。
獲取鏈接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine
涉及算法：?主成分分析（PCA）、支持向量機、k-最近鄰算法。

圖像分類

14、MNIST 數據集

介紹：?包含手寫數字圖像數據集。
獲取鏈接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
涉及算法：?卷積神經網絡（CNN）、深度學習。

15、CIFAR-10 數據集

介紹：?包含10個不同類別的小圖像數據集。
獲取鏈接：?https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
涉及算法：?卷積神經網絡（CNN）、深度學習。

16、ImageNet 數據集

介紹：?包含數百萬張圖像，涵蓋數千個不同類別。
獲取鏈接：?http://www.image-net.org/
涉及算法：?卷積神經網絡（CNN）、遷移學習。

17、Fashion MNIST 數據集

介紹：?與MNIST類似，但包含了10個不同種類的時尚物品的圖像。
獲取鏈接：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
涉及算法：卷積神經網絡（CNN）、多層感知機（MLP）。

18、Dogs vs、Cats 數據集

介紹：?包含狗和貓的圖像，用于圖像分類任務。
獲取鏈接：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats
涉及算法：卷積神經網絡（CNN）、遷移學習。

文本情感分析

19、IMDb 電影評分數據集

介紹：?包含電影的評分和評論數據。
獲取鏈接：https://www.imdb.com/interfaces/
涉及算法：?自然語言處理模型、推薦系統、情感分析。

20、Yelp 數據集

介紹：?包含用戶對商家的評論和評分數據。
獲取鏈接：https://www.yelp.com/dataset
涉及算法：?自然語言處理模型、推薦系統、卷積神經網絡。

21、Amazon 評論數據集

介紹：?包含亞馬遜產品的評論和評分數據。
獲取鏈接：https://registry.opendata.aws/amazon-reviews/
涉及算法：?自然語言處理模型、推薦系統、情感分析。

22、Spam SMS 數據集

介紹：?包含垃圾短信和非垃圾短信的文本數據。
獲取鏈接：https://www.kaggle.com/datasets/uciml/sms-spam-collection-dataset
涉及算法：?自然語言處理模型、樸素貝葉斯、支持向量機。

23、Twitter 情感分析數據集

介紹：?包含推文的情感分析數據。
獲取鏈接：http://help.sentiment140.com/for-students
涉及算法：?自然語言處理模型、情感分析。

自然語言處理

24、Penn Treebank 數據集

介紹：?包含句子和標簽，用于語法分析和自然語言處理任務。
獲取鏈接：https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC99T42
涉及算法：?循環神經網絡（RNN）、長短時記憶網絡（LSTM）。

25、Gutenberg 電子書數據集

介紹：?包含大量文學作品的文本數據，可用于文本分析和自然語言處理。
獲取鏈接：http://www.gutenberg.org/
涉及算法：?文本分析、主題建模、情感分析。

26、20 Newsgroups 數據集

介紹：?包含新聞組文章的文本數據，用于文本分類和主題建模。
獲取方式：?Scikit-learn內置數據集。

from?sklearn.datasets?import?fetch_20newsgroups#?使用fetch_20newsgroups函數加載數據集
newsgroups?=?fetch_20newsgroups(subset='all',?remove=('headers',?'footers',?'quotes'))#?文本數據
X?=?newsgroups.data#?目標向量（新聞組類別）
y?=?newsgroups.target

涉及算法：?樸素貝葉斯、支持向量機、自然語言處理模型。

自動駕駛

27、Udacity Self-Driving Car 數據集

介紹：?包含來自Udacity自動駕駛汽車的傳感器數據。
獲取鏈接：https://github.com/udacity/self-driving-car
涉及算法：?深度學習、卷積神經網絡、循環神經網絡。

28、KITTI Vision Benchmark Suite 數據集

介紹：?包含來自自動駕駛測試車的圖像、點云和GPS數據。
獲取鏈接：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/
涉及算法：?計算機視覺、深度學習、激光雷達處理。

金融類

29、LendingClub 數據集

介紹：?包含借貸交易的數據，用于信用風險評估。
獲取鏈接：https://www.kaggle.com/datasets/wordsforthewise/lending-club
涉及算法：?邏輯回歸、隨機森林、梯度提升。

30、NYC Taxi Trip 數據集

介紹：?包含紐約市出租車行程數據，用于預測乘客付費。
獲取鏈接：https://www.kaggle.com/c/nyc-taxi-trip-duration
涉及算法：?回歸分析、時間序列分析、深度學習。

最后

最后聊一聊，獲取一些數據集可能需要注冊或符合特定使用條件。此外，對于圖像分類、文本情感分析和自然語言處理等任務，還可以使用深度學習技術，如卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）和預訓練模型（如BERT）。對于自動駕駛任務，需要結合計算機視覺和傳感器數據處理。金融領域的數據集通常用于建立量化金融模型和風險分析。