机器学习数据集完全指南：从公开资源到Sklearn实战-平芜编程栈

机器学习数据集完全指南：从公开资源到Sklearn实战

1. 引言：为什么数据集如此重要？
2. 机器学习公开数据集大全
- 2.1 综合型数据集平台
- 2.2 领域特定数据集
3. Sklearn内置数据集详解
- 3.1 小型玩具数据集
- 3.2 大型真实世界数据集
- 3.3 完整列表
4. Sklearn数据集加载实战
- 4.1 基本加载方法
- 4.2 数据集对象结构
- 4.3 转换为Pandas DataFrame
5. Sklearn数据集处理API大全
- 5.1 数据分割
- 5.2 特征缩放
- 5.3 特征编码
- 5.4 完整处理流程示例
6. 实战案例：房价预测
- 6.1 数据探索
- 6.2 完整建模流程
7. 总结与最佳实践

1. 引言：为什么数据集如此重要？

在机器学习领域，数据集就如同建筑师的砖瓦，是构建模型的基础。高质量的数据集能够：

✅ 加速模型开发过程
✅ 提供可靠的基准测试
✅ 促进算法比较和研究
✅ 帮助新手快速入门

2. 机器学习公开数据集大全

2.1 综合型数据集平台

平台名称	特点	数据量	适用领域
Kaggle	社区活跃，比赛多	50,000+	通用
UCI ML Repo	学术经典	500+	通用
Google Dataset Search	搜索引擎	数百万	通用
AWS Open Data	云平台支持	100+	通用

2.2 领域特定数据集

计算机视觉：

ImageNet (1400万图像)
COCO (33万图像，目标检测)
MNIST (手写数字，6万样本)

自然语言处理：

IMDb影评 (5万条)
20 Newsgroups (1.8万新闻文档)
SQuAD (阅读理解数据集)

表格数据：

Titanic (经典生存预测)
Boston Housing (房价预测)
Adult Census Income (人口收入预测)

3. Sklearn内置数据集详解

Sklearn提供了多种内置数据集，主要分为两类：

3.1 小型玩具数据集

fromsklearnimportdatasets# 加载鸢尾花数据集iris=datasets.load_iris()print(f"特征形状:{iris.data.shape}")# (150, 4)print(f"类别数量:{len(iris.target_names)}")# 3

3.2 大型真实世界数据集

3.3 完整列表

数据集名称	样本数	特征数	任务类型
load_boston	506	13	回归
load_breast_cancer	569	30	分类
load_diabetes	442	10	回归
load_digits	1797	64	分类
load_linnerud	20	3	多输出回归

4. Sklearn数据集加载实战

4.1 基本加载方法

fromsklearn.datasetsimportload_iris,fetch_california_housing# 加载小型数据集iris=load_iris()# 立即返回数据集对象# 加载大型数据集housing=fetch_california_housing()# 可能需要下载

4.2 数据集对象结构

典型的Sklearn数据集对象包含以下属性：

print(iris.keys())# 输出: dict_keys(['data', 'target', 'frame', 'target_names',# 'DESCR', 'feature_names', 'filename'])

4.3 转换为Pandas DataFrame

importpandasaspd iris_df=pd.DataFrame(data=iris.data,columns=iris.feature_names)iris_df['target']=iris.target

5. Sklearn数据集处理API大全

5.1 数据分割

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.2,random_state=42)

5.2 特征缩放

fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler scaler=StandardScaler()X_scaled=scaler.fit_transform(X_train)

5.3 特征编码

5.4 完整处理流程示例

fromsklearn.pipelineimportmake_pipelinefromsklearn.imputeimportSimpleImputerfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures pipeline=make_pipeline(SimpleImputer(strategy='median'),PolynomialFeatures(degree=2),StandardScaler())X_processed=pipeline.fit_transform(X_train)

6. 实战案例：房价预测

让我们以Boston Housing数据集为例：

6.1 数据探索

importmatplotlib.pyplotasplt housing=fetch_california_housing()plt.scatter(housing.data[:,0],housing.target)plt.xlabel(housing.feature_names[0])plt.ylabel("Median House Value")plt.show()

6.2 完整建模流程

fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportmean_squared_error# 数据准备X,y=housing.data,housing.target X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=42)# 建模model=RandomForestRegressor(n_estimators=100)model.fit(X_train,y_train)# 评估preds=model.predict(X_test)print(f"RMSE:{mean_squared_error(y_test,preds,squared=False):.2f}")