介绍OpenML数据集存储库

OpenML是一个开放的机器学习平台，提供了一个数据集存储库，包含了许多开放数据集，可以为机器学习和数据挖掘领域的研究人员和开发者提供有用的资源。

OpenML数据集存储库中包含了各种数据集，包括分类、回归、聚类和关联规则等多种类型的数据集。这些数据集来自各个领域，如生物学、经济学、社会学、计算机科学等等。

OpenML还提供了一些工具，让用户可以方便地浏览、搜索和下载数据集。用户可以通过OpenML网站或者API访问这些数据集。

除了数据集存储库外，OpenML还提供了一些其他的功能，如模型存储库、在线机器学习比赛等。这些功能可以帮助用户更好地开展机器学习研究和开发工作。

相关问题

fetch_openml

fetch_openml是一个Python库，用于从OpenML数据集存储库中获取数据集。OpenML是一个在线开放式机器学习平台，它提供了一个中央存储库，包含数千个数据集、任务和流程。fetch_openml库允许用户轻松地使用Python访问OpenML平台，并在机器学习项目中使用这些数据集。该库包含一些常用的机器学习数据集，如MNIST手写数字数据集和波士顿房价数据集，同时也支持从OpenML平台获取其他数据集。

VScode配置Openml

VSCode是一款非常流行的轻量级代码编辑器，但它本身并不直接支持OpenML的配置，OpenML是一个数据科学平台，主要用于机器学习竞赛和协作。要在VSCode中与OpenML集成，你需要安装一些相关的插件或者配合其他工具。

1. 安装相关插件：首先，在VSCode的Marketplace中搜索“Machine Learning”或“Data Science”，可以找到如`Jupyter Notebook`、`Data Science`等插件，它们通常包含了对OpenML的支持，例如通过`openml-python`库来连接OpenML API。

2. 配置Python环境：因为OpenML主要是通过Python调用，所以确保你的VSCode环境中已经安装了Python以及必要的库，比如`scikit-learn`、`openml`等。

3. 设置API密钥：访问OpenML官网(https://www.openml.org/)注册并获取API密钥，将其存储在一个安全的地方，然后在你的Python脚本中通过`openml.config.apikey = 'your_api_key'`设置。

4. 使用命令行或笔记本模式：在VSCode中，你可以使用内置的终端或者Jupyter Notebook运行含有OpenML操作的Python代码。

请注意，如果你想要更深度地整合，比如自动导入数据集或管理OpenML任务，可能需要结合第三方扩展或者编写额外的配置文件。