【R语言编程绘图-mlbench】

mlbench库简介

mlbench是一个用于机器学习的R语言扩展包,主要用于提供经典的基准数据集和工具,常用于算法测试、教学演示或研究场景。该库包含多个知名数据集,涵盖分类、回归、聚类等任务。

包含的主要数据集

  1. BostonHousing

    波士顿房价数据集,包含506条记录和14个特征,用于回归任务。目标变量为房屋中位数价格。

  2. BreastCancer

    威斯康星州乳腺癌数据集(原始版),包含699个样本和10个特征,用于二分类任务(良性/恶性)。

  3. DNA

    人工合成的DNA序列分类数据集,包含3186条序列,用于多分类任务(3个类别)。

  4. Glass

    玻璃化学成分数据集,包含214个样本和10个特征,用于多分类任务(6种玻璃类型)。

  5. Ionosphere

    电离层雷达信号数据集,包含351个样本和34个特征,用于二分类任务(信号是否显示结构)。

  6. PimaIndiansDiabetes

    皮马印第安人糖尿病数据集,包含768个样本和8个特征,用于二分类任务(是否患糖尿病)。

  7. Satellite

    遥感卫星图像数据集,包含6435个样本和36个特征,用于多分类任务(6种土地类型)。

  8. Sonar

    声纳信号数据集,包含208个样本和60个特征,用于二分类任务(金属/岩石目标)。

  9. Vehicle

    车辆轮廓数据集,包含846个样本和18个特征,用于多分类任务(4种车辆类型)。

安装与调用方法

在R中安装并加载mlbench:

r 复制代码
install.packages("mlbench")
library(mlbench)

加载数据集示例(以BostonHousing为例):

r 复制代码
data(BostonHousing)
head(BostonHousing)

特点与用途

  • 数据集经过标准化处理,可直接用于建模。
  • 涵盖多种任务类型,适合算法对比实验。
  • 部分数据集包含缺失值,需预处理(如PimaIndiansDiabetes)。

注意:mlbench的数据集通常较小,适合快速验证模型,不适用于大规模训练场景。

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