5个免费数据集，助您开启机器学习项目

5个免费数据集，助您开启机器学习项目
图片来源：编辑 | Midjourney

网上有许多免费数据集可供练习和学习。这些数据集允许您尝试不同的机器学习技术并提高您的技能。您可以在 Kaggle 和 UCI 机器学习库等平台上找到这些数据集。以下是五个可以帮助您开始机器学习项目的免费数据集。

1. Iris 数据集

描述：Iris 数据集包含了三种鸢尾花的信息：Setosa、Versicolor 和 Virginica。该数据集包含四个属性：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

用例:

• 训练监督学习算法，如决策树、k-近邻和支持向量机。
• 执行探索性数据分析 (EDA) 和可视化，如散点图和成对图。
• 练习特征缩放和选择技术。

链接：UCI 机器学习库上的 Iris 数据集

2. MNIST 手写数字数据集

描述：MNIST 数据集包含 70,000 张 0 到 9 的手写数字图片。每张图片都是 28x28 像素的灰度图像。

用例:

• 训练深度学习模型进行手写数字识别。
• 学习图像处理技术，如图像归一化和增强。
• 了解如何构建能够将图像分类到不同类别的模型。

链接：Yann LeCun 网站上的 MNIST 数据集
 

3. Boston Housing 数据集

描述：此数据集包含有关波士顿郊区房价的信息。它包括犯罪率、房产年龄和房间数量等特征。

用例:

• 使用线性回归或其他回归模型预测房价。
• 执行特征工程，例如转换变量或处理多重共线性。
• 练习回归任务的交叉验证和超参数调整。

链接：Kaggle 上的 Boston Housing 数据集

4. Wine Quality 数据集

描述：此数据集包含有关红葡萄酒和白葡萄酒的信息。它包括它们的化学性质和质量等级。它包含诸如酸度、糖含量和酒精含量等特征。

用例:

• 根据化学特性确定质量。
• 根据预测的性质训练分类和回归模型。
• 寻找特征缩放和降维的方法。

链接：UCI 机器学习库上的 Wine Quality 数据集

5. Titanic 数据集

描述：Titanic 数据集包含有关泰坦尼克号乘客的详细信息，例如他们的年龄、性别、舱位以及他们是否在灾难中幸存。

用例:

• 使用逻辑回归或随机森林等分类算法预测乘客是否在泰坦尼克号灾难中幸存。
• 练习数据预处理任务，例如编码分类变量和标准化数值特征。
• 处理缺失数据并在真实世界数据上执行特征工程。

链接：Kaggle 上的 Titanic 数据集
 

总结

总之，这五个免费数据集非常适合开始您的机器学习项目。它们涵盖了从分类到回归的各种任务。利用这些数据集探索机器学习技术并构建您的作品集。