经常用于训练神经网络的回归数据集有哪些

在训练神经网络进行回归任务时，常用的数据集有以下几种：

1. Boston Housing：波士顿房价数据集，包含了波士顿地区的房屋价格及其相关特征，如犯罪率、房间数量等。

2. California Housing Prices：加利福尼亚房价数据集，包含了加利福尼亚州各个地区的房屋价格及其相关特征，如人口密度、收入中位数等。

3. Energy Efficiency：能源效率数据集，包含了不同建筑物的能源效率指标及其相关特征，如建筑物面积、墙壁面积等。

4. Concrete Compressive Strength：混凝土抗压强度数据集，包含了不同混凝土样本的抗压强度及其相关特征，如水泥含量、粗骨料体积等。

5. Red Wine Quality：红葡萄酒质量数据集，包含了不同红葡萄酒样本的质量评分及其相关特征，如酸度、酒精含量等。

6. White Wine Quality：白葡萄酒质量数据集，类似于红葡萄酒数据集，但是是针对白葡萄酒的。

这些数据集都是公开可用的，并且经常被用于回归任务中。它们具有不同的特征和目标变量，可以用于训练和评估神经网络模型的回归性能。当然，除了上述数据集外，还有许多其他可用于回归任务的数据集，具体选择要根据你的研究领域和需求来决定。