机器学习数据集怎么弄

获取机器学习数据集主要有以下几个途径：

1. **内置数据集**：许多机器学习库，如Python的scikit-learn，都提供了一些内置的数据集供学习和实验用。例如，iris数据集用于分类任务，digits数据集用于手写数字识别等。可以直接通过库内函数加载：

   from sklearn.datasets import load_iris
   iris = load_iris()

2. **公开数据集网站**：
- UCI Machine Learning Repository (<https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php>) 提供了众多领域的真实世界数据集，需要下载后手动解析成适合格式。
- Kaggle (<https://www.kaggle.com/datasets>) 上有大量竞赛级别的数据集，可以下载csv或其他格式文件，也可以直接参加Kaggle竞赛获取数据。

3. **API数据源**：
- 如果你需要实时更新的数据，可以利用网络API获取，如Twitter API获取推文，Google Maps API获取地理信息等。
- JSON格式的数据可以从GitHub Gists、API文档等处找到。

4. **企业内部数据**：如果在企业环境中工作，可能可以直接访问内部数据库或业务系统获取数据，需要遵守相关的数据隐私和使用规定。

5. **爬虫数据**：对于网页数据，可以使用爬虫技术抓取，如新闻网站、论坛等，但需注意版权和隐私法律问题。

获取数据后，通常需要进行数据清理、预处理，包括处理缺失值、异常值，转换数据类型，划分训练集和测试集等步骤，以便于后续模型的构建和评估。如果你对特定领域的数据感兴趣，可以在上述资源中搜索关键词，结合具体需求选择合适的数据集。