纯干货分享机器学习7大方面，30个硬核数据集

在刚刚开始学习算法的时候，大家有没有过这种感觉，最最重要的那必须是算法本身！

其实在一定程度上忽略了数据的重要性。

而事实上一定是，质量高的数据集可能是最重要的！

数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量的高低对整个项目的成功和模型性能的影响是至关重要的。

总结了6 方面：

1、决定模型性能：一个好的数据集可以让模型更准确，而低质量或小规模的数据集可能导致模型表现不佳。

2、特征选择和工程： 合适的特征选择和工程能够提高模型的泛化能力。

3、模型训练和评估： 好的数据集能够确保模型在不同数据上的泛化能力。

4、过拟合和欠拟合： 数据集的大小和质量可以影响模型的过拟合和欠拟合情况。较小的数据集更容易过拟合，而低质量数据可能导致欠拟合。

5、数据偏差： 数据集的不平衡分布或偏斜可能导致模型的偏差。

6、数据清洗和预处理： 数据集需要进行清洗和预处理，以处理缺失数据、异常值和重复数据。这是确保数据质量的重要步骤。

数据集是机器学习项目的基石。选择适当的数据集、数据清洗、特征工程和数据预处理等步骤都需要谨慎处理，以确保模型能够在实际应用中取得良好的效果。数据集的质量和数量都是决定模型成功的关键要素。

下面是涉及回归、分类、图像分类、文本情感分析、自然语言处理、自动驾驶和金融领域的30个常见机器学习数据集，以及每个数据集的介绍、获取链接和可能涉及到的算法。

回归问题

1、Boston Housing 数据集

介绍： 包含波士顿地区的住房价格数据。
获取方式： Scikit-learn内置数据集。

from sklearn.datasets import load_bostonboston = load_boston()# 特征矩阵
X = boston.data# 目标向量（房价）
y = boston.target

涉及算法： 线性回归、岭回归、随机森林。

2、California Housing 数据集

介绍： 包含加利福尼亚州地区的住房价格数据。
获取方式： Scikit-learn内置数据集。

from sklearn.datasets import fetch_california_housing# 使用fetch_california_housing函数加载数据集
california_housing = fetch_california_housing()# 特征矩阵
X = california_housing.data# 目标向量（房屋价值的中位数）
y = california_housing.target

涉及算法： 线性回归、决策树、支持向量机。

3、Diabetes 数据集

介绍： 包含糖尿病患者的医疗数据，用于预测糖尿病进展。
获取方式： Scikit-learn内置数据集。

from sklearn.datasets import load_diabetes# 使用load_diabetes函数加载数据集
diabetes = load_diabetes()# 特征矩阵
X = diabetes.data# 目标向量（糖尿病进展指数）
y = diabetes.target

涉及算法： 线性回归、支持向量机、决策树。

4、Wine Quality 数据集

介绍： 包含红葡萄酒和白葡萄酒的化学分析数据，用于预测质量评分。
获取链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine+quality
涉及算法： 线性回归、决策树、随机森林。

5、Airlines 数据集

介绍： 包含航班延误和性能数据。
获取链接：https://www.transtats.bts.gov/DL_SelectFields.asp
涉及算法： 线性回归、时间序列分析。

6、Energy Efficiency 数据集

介绍： 包含建筑能源效率的数据。
获取链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Energy+efficiency
涉及算法： 线性回归、岭回归、支持向量机。

7、Bike Sharing 数据集

介绍： 包含自行车租赁数据，涉及天气和日期信息。
获取链接： https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bike+Sharing+Dataset
涉及算法： 线性回归、决策树、随机森林。

8、Life Expectancy 数据集

介绍： 包含各国生活预期和卫生数据。
获取链接： https://www.kaggle.com/kumarajarshi/life-expectancy-who
涉及算法： 线性回归、决策树、随机森林。

9、NYC Yellow Taxi 数据集

介绍： 包含纽约市黄色出租车的行程数据。
获取链接： https://www1.nyc.gov/site/tlc/about/tlc-trip-record-data.page
涉及算法： 时间序列分析、线性回归、岭回归。

10、Forest Fires 数据集

介绍： 包含葡萄牙森林火灾数据，用于预测火灾规模。
获取链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Forest+Fires
涉及算法：线性回归、决策树、随机森林。

分类问题

11、Iris 数据集

介绍： 包含三种不同种类的鸢尾花的测量数据。
获取方式： Scikit-learn内置数据集。

from sklearn.datasets import load_iris# 使用load_iris函数加载数据集
iris = load_iris()# 特征矩阵
X = iris.data# 目标向量（鸢尾花的类别）
y = iris.target

涉及算法： 决策树、支持向量机、k-最近邻算法。

12、Breast Cancer 数据集

介绍： 用于分类乳腺肿瘤是否为恶性或良性。
获取链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+%28Diagnostic%29
涉及算法： 逻辑回归、支持向量机、决策树。

13、Wine 数据集

介绍： 包含三个不同种类的葡萄酒的化学分析数据。
获取链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine
涉及算法： 主成分分析（PCA）、支持向量机、k-最近邻算法。

图像分类

14、MNIST 数据集

介绍： 包含手写数字图像数据集。
获取链接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
涉及算法： 卷积神经网络（CNN）、深度学习。

15、CIFAR-10 数据集

介绍： 包含10个不同类别的小图像数据集。
获取链接： https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
涉及算法： 卷积神经网络（CNN）、深度学习。

16、ImageNet 数据集

介绍： 包含数百万张图像，涵盖数千个不同类别。
获取链接： http://www.image-net.org/
涉及算法： 卷积神经网络（CNN）、迁移学习。

17、Fashion MNIST 数据集

介绍： 与MNIST类似，但包含了10个不同种类的时尚物品的图像。
获取链接：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
涉及算法：卷积神经网络（CNN）、多层感知机（MLP）。

18、Dogs vs、Cats 数据集

介绍： 包含狗和猫的图像，用于图像分类任务。
获取链接：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats
涉及算法：卷积神经网络（CNN）、迁移学习。

文本情感分析

19、IMDb 电影评分数据集

介绍： 包含电影的评分和评论数据。
获取链接：https://www.imdb.com/interfaces/
涉及算法： 自然语言处理模型、推荐系统、情感分析。

20、Yelp 数据集

介绍： 包含用户对商家的评论和评分数据。
获取链接：https://www.yelp.com/dataset
涉及算法： 自然语言处理模型、推荐系统、卷积神经网络。

21、Amazon 评论数据集

介绍： 包含亚马逊产品的评论和评分数据。
获取链接：https://registry.opendata.aws/amazon-reviews/
涉及算法： 自然语言处理模型、推荐系统、情感分析。

22、Spam SMS 数据集

介绍： 包含垃圾短信和非垃圾短信的文本数据。
获取链接：https://www.kaggle.com/datasets/uciml/sms-spam-collection-dataset
涉及算法： 自然语言处理模型、朴素贝叶斯、支持向量机。

23、Twitter 情感分析数据集

介绍： 包含推文的情感分析数据。
获取链接：http://help.sentiment140.com/for-students
涉及算法： 自然语言处理模型、情感分析。

自然语言处理

24、Penn Treebank 数据集

介绍： 包含句子和标签，用于语法分析和自然语言处理任务。
获取链接：https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC99T42
涉及算法： 循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）。

25、Gutenberg 电子书数据集

介绍： 包含大量文学作品的文本数据，可用于文本分析和自然语言处理。
获取链接：http://www.gutenberg.org/
涉及算法： 文本分析、主题建模、情感分析。

26、20 Newsgroups 数据集

介绍： 包含新闻组文章的文本数据，用于文本分类和主题建模。
获取方式： Scikit-learn内置数据集。

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups# 使用fetch_20newsgroups函数加载数据集
newsgroups = fetch_20newsgroups(subset='all', remove=('headers', 'footers', 'quotes'))# 文本数据
X = newsgroups.data# 目标向量（新闻组类别）
y = newsgroups.target

涉及算法： 朴素贝叶斯、支持向量机、自然语言处理模型。

自动驾驶

27、Udacity Self-Driving Car 数据集

介绍： 包含来自Udacity自动驾驶汽车的传感器数据。
获取链接：https://github.com/udacity/self-driving-car
涉及算法： 深度学习、卷积神经网络、循环神经网络。

28、KITTI Vision Benchmark Suite 数据集

介绍： 包含来自自动驾驶测试车的图像、点云和GPS数据。
获取链接：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/
涉及算法： 计算机视觉、深度学习、激光雷达处理。

金融类

29、LendingClub 数据集

介绍： 包含借贷交易的数据，用于信用风险评估。
获取链接：https://www.kaggle.com/datasets/wordsforthewise/lending-club
涉及算法： 逻辑回归、随机森林、梯度提升。

30、NYC Taxi Trip 数据集

介绍： 包含纽约市出租车行程数据，用于预测乘客付费。
获取链接：https://www.kaggle.com/c/nyc-taxi-trip-duration
涉及算法： 回归分析、时间序列分析、深度学习。

最后

最后聊一聊，获取一些数据集可能需要注册或符合特定使用条件。此外，对于图像分类、文本情感分析和自然语言处理等任务，还可以使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和预训练模型（如BERT）。对于自动驾驶任务，需要结合计算机视觉和传感器数据处理。金融领域的数据集通常用于建立量化金融模型和风险分析。