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機(jī)器學(xué)習(xí)4種不同數(shù)據(jù)集的優(yōu)劣對(duì)比
2018-03-31
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機(jī)器學(xué)習(xí)4種不同數(shù)據(jù)集的優(yōu)劣對(duì)比

數(shù)據(jù)源決定了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，機(jī)器算法的選擇好壞也決定了數(shù)據(jù)的分析質(zhì)量等，因此，我們選擇機(jī)器算法的時(shí)候，要首先弄懂各個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的優(yōu)劣性，主要特點(diǎn)，方可著手處理，才能起到事半功倍的效果。下面隨著大圣眾包小編一起看看4種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集對(duì)比吧。

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(zhǎng)度，花萼寬度，花瓣長(zhǎng)度，花瓣寬度4個(gè)屬性預(yù)測(cè)鳶尾花卉屬于（Setosa，Versicolour，Virginica）三個(gè)種類中的哪一類。

Adult

該數(shù)據(jù)從美國(guó)1994年人口普查數(shù)據(jù)庫抽取而來，可以用來預(yù)測(cè)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(gè)屬性變量中有7個(gè)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(gè)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。

CarEvaluation

這是一個(gè)關(guān)于汽車測(cè)評(píng)的數(shù)據(jù)集，類別變量為汽車的測(cè)評(píng)，（unacc，ACC，good，vgood）分別代表（不可接受，可接受，好，非常好），而6個(gè)屬性變量分別為「買入價(jià)」，「維護(hù)費(fèi)」，「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(gè)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(gè)數(shù)據(jù)集的差異，簡(jiǎn)單地總結(jié)：當(dāng)需要試驗(yàn)較大量的數(shù)據(jù)時(shí)，我們可以想到「Adult」；當(dāng)想研究變量之間的相關(guān)性時(shí)，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(shí)，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(shí)，我們可以選擇屬性變量為有序類別的「CarEvaluation」。大圣眾包小編建議更多的嘗試還需要對(duì)這些數(shù)據(jù)集了解更多才行。

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