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最流行的4个机器学习数据集【转】
机器学习算法需要作用于数据，而数据的本质则决定了应用的机器学习算法是否合适，而数据的质量也会决定算法表现的好坏程度。所以会研究数据，会分析数据很重要。本文作为学习研究数据系列博文的开篇，列举了4个最流行的机器学习数据集。
Iris
Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。
| 数据集特征: | 多变量 | 记录数: | 150 | 领域: | 生活 |
|---|---|---|---|---|---|
| 属性特征: | 实数 | 属性数目: | 4 | 捐赠日期 | 1988-07-01 |
| 相关应用: | 分类 | 缺失值? | 无 | 网站点击数: | 563347 |
Adult
该数据从美国1994年人口普查数据库抽取而来，可以用来预测居民收入是否超过50K$/year。该数据集类变量为年收入是否超过50k$，属性变量包含年龄，工种，学历，职业，人种等重要信息，值得一提的是，14个属性变量中有7个类别型变量。
| 数据集特征: | 多变量 | 记录数: | 48842 | 领域: | 社会 |
|---|---|---|---|---|---|
| 属性特征: | 类别型，整数 | 属性数目: | 14 | 捐赠日期 | 1996-05-01 |
| 相关应用: | 分类 | 缺失值? | 有 | 网站点击数: | 393977 |
Wine
这份数据集包含来自3种不同起源的葡萄酒的共178条记录。13个属性是葡萄酒的13种化学成分。通过化学分析可以来推断葡萄酒的起源。值得一提的是所有属性变量都是连续变量。
| 数据集特征: | 多变量 | 记录数: | 178 | 领域: | 物理 |
|---|---|---|---|---|---|
| 属性特征: | 整数，实数 | 属性数目: | 13 | 捐赠日期 | 1991-07-01 |
| 相关应用: | 分类 | 缺失值? | 无 | 网站点击数: | 337319 |
Car Evaluation
这是一个关于汽车测评的数据集，类别变量为汽车的测评，（unacc，ACC，good，vgood）分别代表（不可接受，可接受，好，非常好），而6个属性变量分别为「买入价」，「维护费」，「车门数」，「可容纳人数」，「后备箱大小」，「安全性」。值得一提的是6个属性变量全部是有序类别变量，比如「可容纳人数」值可为「2，4，more」，「安全性」值可为「low, med, high」。
| 数据集特征: | 多变量 | 记录数: | 1728 | 领域: | N/A |
|---|---|---|---|---|---|
| 属性特征: | 类别型 | 属性数目: | 6 | 捐赠日期 | 1997-06-01 |
| 相关应用: | 分类 | 缺失值? | 无 | 网站点击数: | 272901 |
小结
通过比较以上4个数据集的差异，简单地总结：当需要试验较大量的数据时，我们可以想到「Adult」；当想研究变量之间的相关性时，我们可以选择变量值只为整数或实数的「Iris」和「Wine」；当想研究logistic回归时，我们可以选择类变量值只有两种的「Adult」；当想研究类别变量转换时，我们可以选择属性变量为有序类别的「Car Evaluation」。更多的尝试还需要对这些数据集了解更多才行。
以上数据集下载地址：http://archive.ics.uci.edu/ml/