从UCI datasets里挑几个数据集给我
时间: 2024-04-19 17:27:15 浏览: 13
好的,我从UCI数据集中为您挑选了几个常用的数据集:
1. Iris 数据集:这是一个经典的分类问题数据集,包含了150个样本,每个样本有4个特征,分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。目标是根据这些特征来预测鸢尾花的类别。
2. Wine 数据集:这个数据集包含了来自意大利同一地区的不同酒的化学分析结果。共有178个样本,每个样本有13个特征,包括酒的各种化学成分。目标是根据这些特征来预测酒的类别。
3. Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) 数据集:这个数据集包含了569个乳腺癌肿瘤样本的特征。每个样本有30个特征,包括肿块的质地、大小、形状等。目标是根据这些特征来预测肿瘤是良性还是恶性。
4. Boston Housing 数据集:这个数据集包含了506个波士顿郊区房屋的信息和价格。每个样本有13个特征,包括犯罪率、房间数量、房产税等。目标是根据这些特征来预测房屋的价格。
这些数据集都是经典且常用的数据集,适用于不同的机器学习任务,您可以根据自己的需求选择其中一个或多个进行实验和研究。
相关问题
从美国加利福尼亚大学河边分校UCI数据集中下载至少两个数据集
好的,以下是两个UCI数据集的简介及下载链接:
1. Wine Quality 数据集:
Wine Quality 数据集包含红葡萄酒和白葡萄酒的化学分析结果以及相应的葡萄酒品质评分。这个数据集具有11个输入变量和1个输出变量,并且包含了1599个红葡萄酒样本和4898个白葡萄酒样本。该数据集可用于回归和分类任务。
下载链接:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine+quality
2. Bank Marketing 数据集:
Bank Marketing 数据集是一个与银行市场营销相关的数据集,包括银行客户的个人信息、社会经济状况、银行交易信息等。该数据集包含45211个样本和17个输入变量,其中包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度等。该数据集的目标变量是预测客户是否会购买该银行的定期存款产品。
下载链接:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing
如何在代码上使用从UCI下载下来的乳腺癌数据集
首先,你需要将数据集下载到本地计算机。UCI网站上有多种方式可以下载数据集,例如使用wget命令或直接下载zip文件,并解压缩到本地文件夹中。
然后,你可以使用Python中的pandas和numpy库来读取和处理数据集。以下是一个简单的Python代码示例,可以读取并显示乳腺癌数据集的前5行:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据集
data = pd.read_csv('breast-cancer-wisconsin.data', header=None)
# 添加列名
data.columns = ['id', 'clump_thickness', 'uniformity_cell_size', 'uniformity_cell_shape', 'marginal_adhesion', 'single_epithelial_cell_size', 'bare_nuclei', 'bland_chromatin', 'normal_nucleoli', 'mitoses', 'class']
# 将缺失值替换为NaN
data = data.replace('?', np.NaN)
# 删除包含NaN的行
data = data.dropna()
# 显示前5行
print(data.head())
```
请注意,上述代码假定数据集文件名为“breast-cancer-wisconsin.data”,位于当前工作目录中。你需要根据实际情况修改文件名和路径。此外,数据集可能需要进行预处理,例如替换缺失值或删除异常值,以便更好地使用。
希望这可以帮助你开始使用UCI乳腺癌数据集。