5个免费数据集，开启你的机器学习项目

图片由 ChatGPT 和 Canva 创建

完成机器学习课程并掌握基础知识后，是时候使用真实世界的数据集开始构建机器学习模型了。虽然大多数真实世界的数据集获取成本都很高，但 Kaggle 等平台为各种机器学习任务免费提供了最新数据集。

在本篇博文中，我们将探讨 5 个可以用来构建强大机器学习作品集的免费数据集。通过使用这些数据集，我们可以构建回归、分类、时间序列、计算机视觉和自然语言处理模型，为您的机器学习之旅打下坚实的基础。

1. 波士顿房价

数据集链接 

波士顿房价数据集是一个经典的广泛用于回归任务的数据集。它非常适合练习各种回归技术，例如线性回归、决策树以及更高级的方法。通过清理和预处理数据，并将其拟合到模型中，您可以根据房间数量、犯罪率、年龄和税率等各种特征来预测房价。该数据集提供了一个全面的平台，可以增强您在数据操作和模型构建方面的技能。

2. 中风预测数据集

数据集链接

中风预测数据集是根据各种输入特征预测患者是否可能中风的宝贵工具。这些特征包括性别、年龄、高血压和心脏病等疾病的存在情况、婚姻状况、工作类型、居住类型、平均血糖水平、身体质量指数 (BMI) 以及吸烟状况。该数据集非常适合构建分类模型，如逻辑回归、随机森林或神经网络。

3. Netflix 股票价格预测

数据集链接

Netflix 股票价格预测数据集是时间序列分析的理想选择。它提供了 Netflix 的历史股票价格数据，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量。该数据集适用于使用 ARIMA、LSTM 或其他时间序列预测模型来预测未来股票价格的模型构建。像这样的金融数据集对于那些有志于在金融领域工作并构建交易算法的人来说至关重要。

4. ImageNet

数据集链接

ImageNet 是最大、最知名的计算机视觉任务数据集之一。它包含数百万张带有数千个类别的标签的图像。该数据集对于训练卷积神经网络 (CNN) 等深度学习模型进行图像分类、对象检测和分割至关重要。ImageNet 是计算机视觉领域的黄金标准，用于评估新算法的性能。

5. Yelp 数据集

数据集链接

Yelp 数据集是一个全面的自然语言处理 (NLP) 任务数据集。它包含了来自 Yelp 的企业、评论和用户数据。该数据集非常适合情感分析、推荐系统和各种文本分类任务。通过使用此数据集，您可以练习构建能够理解类似人类文本的模型，这在当今这个每个人都痴迷于人工智能和大语言模型的时代是一项至关重要的技能。

结论

至关重要的是要记住，构建强大的机器学习作品集需要真实世界数据集的实践经验。本文讨论的五个数据集涵盖了广泛的机器学习任务，包括回归、分类、时间序列分析、计算机视觉和自然语言处理。通过处理这些数据集，您可以培养全面的技能，为您的机器学习职业生涯奠定坚实的基础。