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.纯 干 货
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.在刚刚开始学习算法的时候，大家有没有过这种感觉，最最重要的那必须是算法本身！
其实在一定程度上忽略了数据的重要性。
而事实上一定是，质量高的数据集可能是最重要的！
数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量的高低对整个项目的成功和模型性能的影响是至关重要的。
总结了6 方面：
1、**决定模型性能：**一个好的数据集可以让模型更准确，而低质量或小规模的数据集可能导致模型表现不佳。
2、特征选择和工程： 合适的特征选择和工程能够提高模型的泛化能力。
3、模型训练和评估： 好的数据集能够确保模型在不同数据上的泛化能力。
4、过拟合和欠拟合： 数据集的大小和质量可以影响模型的过拟合和欠拟合情况。较小的数据集更容易过拟合，而低质量数据可能导致欠拟合。
5、数据偏差： 数据集的不平衡分布或偏斜可能导致模型的偏差。
6、数据清洗和预处理： 数据集需要进行清洗和预处理，以处理缺失数据、异常值和重复数据。这是确保数据质量的重要步骤。
数据集是机器学习项目的基石。选择适当的数据集、数据清洗、特征工程和数据预处理等步骤都需要谨慎处理，以确保模型能够在实际应用中取得良好的效果。数据集的质量和数量都是决定模型成功的关键要素。
下面是涉及回归、分类、图像分类、文本情感分析、自然语言处理、自动驾驶和金融领域的30个常见机器学习数据集，以及每个数据集的介绍、获取链接和可能涉及到的算法。
回归问题
1、Boston Housing 数据集
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介绍： 包含波士顿地区的住房价格数据。
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获取方式： Scikit-learn内置数据集。
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
# 特征矩阵
X = boston.data
# 目标向量（房价）
y = boston.target
- 涉及算法： 线性回归、岭回归、随机森林。
2、California Housing 数据集
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介绍： 包含加利福尼亚州地区的住房价格数据。
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获取方式： Scikit-learn内置数据集。
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
# 使用fetch_california_housing函数加载数据集
california_housing = fetch_california_housing()
# 特征矩阵
X = california_housing.data
# 目标向量（房屋价值的中位数）
y = california_housing.target
- 涉及算法： 线性回归、决策树、支持向量机。
3、Diabetes 数据集
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介绍： 包含糖尿病患者的医疗数据，用于预测糖尿病进展。
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获取方式： Scikit-learn内置数据集。
from sklearn.datasets import load_diabetes
使用load_diabetes函数加载数据集
diabetes = load_diabetes()
特征矩阵
X = diabetes.data
目标向量（糖尿病进展指数）
y = diabetes.target
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涉及算法： 线性回归、支持向量机、决策树。
4、Wine Quality 数据集
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介绍： 包含红葡萄酒和白葡萄酒的化学分析数据，用于预测质量评分。
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涉及算法： 线性回归、决策树、随机森林。
5、Airlines 数据集
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介绍： 包含航班延误和性能数据。
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涉及算法： 线性回归、时间序列分析。
6、Energy Efficiency 数据集
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介绍： 包含建筑能源效率的数据。
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获取链接： https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Energy+efficiency
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涉及算法： 线性回归、岭回归、支持向量机。
7、Bike Sharing 数据集
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介绍： 包含自行车租赁数据，涉及天气和日期信息。
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获取链接： https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bike+Sharing+Dataset
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涉及算法： 线性回归、决策树、随机森林。
8、Life Expectancy 数据集
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介绍： 包含各国生活预期和卫生数据。
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获取链接： https://www.kaggle.com/kumarajarshi/life-expectancy-who
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涉及算法： 线性回归、决策树、随机森林。
9、NYC Yellow Taxi 数据集
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介绍： 包含纽约市黄色出租车的行程数据。
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获取链接： https://www1.nyc.gov/site/tlc/about/tlc-trip-record-data.page
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涉及算法： 时间序列分析、线性回归、岭回归。
10、Forest Fires 数据集
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介绍： 包含葡萄牙森林火灾数据，用于预测火灾规模。
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**涉及算法：**线性回归、决策树、随机森林。
分类问题
11、Iris 数据集
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介绍： 包含三种不同种类的鸢尾花的测量数据。
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获取方式： Scikit-learn内置数据集。
from sklearn.datasets import load_iris
使用load_iris函数加载数据集
iris = load_iris()
特征矩阵
X = iris.data
目标向量（鸢尾花的类别）
y = iris.target
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涉及算法： 决策树、支持向量机、k-最近邻算法。
12、Breast Cancer 数据集
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介绍： 用于分类乳腺肿瘤是否为恶性或良性。
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获取链接： https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+(Diagnostic)
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涉及算法： 逻辑回归、支持向量机、决策树。
13、Wine 数据集
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介绍： 包含三个不同种类的葡萄酒的化学分析数据。
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涉及算法： 主成分分析（PCA）、支持向量机、k-最近邻算法。
图像分类
14、MNIST 数据集
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介绍： 包含手写数字图像数据集。
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涉及算法： 卷积神经网络（CNN）、深度学习。
15、CIFAR-10 数据集
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介绍： 包含10个不同类别的小图像数据集。
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涉及算法： 卷积神经网络（CNN）、深度学习。
16、ImageNet 数据集
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介绍： 包含数百万张图像，涵盖数千个不同类别。
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涉及算法： 卷积神经网络（CNN）、迁移学习。
17、Fashion MNIST 数据集
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介绍： 与MNIST类似，但包含了10个不同种类的时尚物品的图像。
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**涉及算法：**卷积神经网络（CNN）、多层感知机（MLP）。
18、Dogs vs、Cats 数据集
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介绍： 包含狗和猫的图像，用于图像分类任务。
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**涉及算法：**卷积神经网络（CNN）、迁移学习。
文本情感分析
19、IMDb 电影评分数据集
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介绍： 包含电影的评分和评论数据。
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涉及算法： 自然语言处理模型、推荐系统、情感分析。
20、Yelp 数据集
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介绍： 包含用户对商家的评论和评分数据。
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涉及算法： 自然语言处理模型、推荐系统、卷积神经网络。
21、Amazon 评论数据集
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介绍： 包含亚马逊产品的评论和评分数据。
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涉及算法： 自然语言处理模型、推荐系统、情感分析。
22、Spam SMS 数据集
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介绍： 包含垃圾短信和非垃圾短信的文本数据。
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获取链接： https://www.kaggle.com/datasets/uciml/sms-spam-collection-dataset
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涉及算法： 自然语言处理模型、朴素贝叶斯、支持向量机。
23、Twitter 情感分析数据集
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介绍： 包含推文的情感分析数据。
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涉及算法： 自然语言处理模型、情感分析。
自然语言处理
24、Penn Treebank 数据集
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介绍： 包含句子和标签，用于语法分析和自然语言处理任务。
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涉及算法： 循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）。
25、Gutenberg 电子书数据集
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介绍： 包含大量文学作品的文本数据，可用于文本分析和自然语言处理。
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涉及算法： 文本分析、主题建模、情感分析。
26、20 Newsgroups 数据集
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介绍： 包含新闻组文章的文本数据，用于文本分类和主题建模。
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获取方式： Scikit-learn内置数据集。
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
使用fetch_20newsgroups函数加载数据集
newsgroups = fetch_20newsgroups(subset='all', remove=('headers', 'footers', 'quotes'))
文本数据
X = newsgroups.data
目标向量（新闻组类别）
y = newsgroups.target
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涉及算法： 朴素贝叶斯、支持向量机、自然语言处理模型。
自动驾驶
27、Udacity Self-Driving Car 数据集
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介绍： 包含来自Udacity自动驾驶汽车的传感器数据。
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涉及算法： 深度学习、卷积神经网络、循环神经网络。
28、KITTI Vision Benchmark Suite 数据集
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介绍： 包含来自自动驾驶测试车的图像、点云和GPS数据。
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涉及算法： 计算机视觉、深度学习、激光雷达处理。
金融类
29、LendingClub 数据集
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介绍： 包含借贷交易的数据，用于信用风险评估。
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获取链接： https://www.kaggle.com/datasets/wordsforthewise/lending-club
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涉及算法： 逻辑回归、随机森林、梯度提升。
30、NYC Taxi Trip 数据集
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介绍： 包含纽约市出租车行程数据，用于预测乘客付费。
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涉及算法： 回归分析、时间序列分析、深度学习。