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最流行的4個機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集
2016-10-10
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最流行的4個機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集

機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要作用于數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)的本質(zhì)則決定了應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是否合適，而數(shù)據(jù)的質(zhì)量也會決定算法表現(xiàn)的好壞程度。所以會研究數(shù)據(jù)，會分析數(shù)據(jù)很重要。本文作為學(xué)習(xí)研究數(shù)據(jù)系列博文的開篇，列舉了4個最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集。

Iris

Iris也稱鳶尾花卉數(shù)據(jù)集，是一類多重變量分析的數(shù)據(jù)集。通過花萼長度，花萼寬度，花瓣長度，花瓣寬度4個屬性預(yù)測鳶尾花卉屬于（Setosa，Versicolour，Virginica）三個種類中的哪一類。

Adult

該數(shù)據(jù)從美國1994年人口普查數(shù)據(jù)庫抽取而來，可以用來預(yù)測居民收入是否超過50K$/year。該數(shù)據(jù)集類變量為年收入是否超過50k$，屬性變量包含年齡，工種，學(xué)歷，職業(yè)，人種等重要信息，值得一提的是，14個屬性變量中有7個類別型變量。

Wine

這份數(shù)據(jù)集包含來自3種不同起源的葡萄酒的共178條記錄。13個屬性是葡萄酒的13種化學(xué)成分。通過化學(xué)分析可以來推斷葡萄酒的起源。值得一提的是所有屬性變量都是連續(xù)變量。

Car Evaluation

這是一個關(guān)于汽車測評的數(shù)據(jù)集，類別變量為汽車的測評，（unacc，ACC，good，vgood）分別代表（不可接受，可接受，好，非常好），而6個屬性變量分別為「買入價」，「維護(hù)費」，「車門數(shù)」，「可容納人數(shù)」，「后備箱大小」，「安全性」。值得一提的是6個屬性變量全部是有序類別變量，比如「可容納人數(shù)」值可為「2，4，more」，「安全性」值可為「low, med, high」。

小結(jié)

通過比較以上4個數(shù)據(jù)集的差異，簡單地總結(jié)：當(dāng)需要試驗較大量的數(shù)據(jù)時，我們可以想到「Adult」；當(dāng)想研究變量之間的相關(guān)性時，我們可以選擇變量值只為整數(shù)或?qū)崝?shù)的「Iris」和「Wine」；當(dāng)想研究logistic回歸時，我們可以選擇類變量值只有兩種的「Adult」；當(dāng)想研究類別變量轉(zhuǎn)換時，我們可以選擇屬性變量為有序類別的「Car Evaluation」。更多的嘗試還需要對這些數(shù)據(jù)集了解更多才行。


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