Uci 回归预测的数据集有哪些
时间: 2023-06-25 13:07:12 浏览: 168
UCI机器学习库中有很多数据集可以用于回归预测,以下是其中一些常用的数据集:
1. Boston Housing:波士顿房屋数据集,包含13个特征和目标变量,用于预测房屋价格。
2. Energy Efficiency:能源效率数据集,包含8个特征和2个目标变量,用于预测建筑物的能源效率。
3. Wine Quality:红酒质量数据集,包含11个特征和目标变量,用于预测红酒的质量。
4. Concrete Compressive Strength:混凝土抗压强度数据集,包含8个特征和目标变量,用于预测混凝土的抗压强度。
5. Forest Fires:森林火灾数据集,包含12个特征和目标变量,用于预测森林火灾的面积。
6. Computer Hardware:计算机硬件性能数据集,包含8个特征和目标变量,用于预测计算机硬件的性能。
7. Yacht Hydrodynamics:游艇水动力学数据集,包含6个特征和目标变量,用于预测游艇的阻力。
8. Air Quality:空气质量数据集,包含14个特征和目标变量,用于预测空气质量指数。
9. Kin8nm:动力学数据集,包含8个特征和目标变量,用于预测一个分子的能量。
10. Naval Propulsion:海军推进系统数据集,包含16个特征和目标变量,用于预测海军推进系统的效率。
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uci 回归的数据集有哪些
UCI机器学习库中有很多用于回归分析的数据集,以下是一些常用的数据集:
1. Boston Housing Data Set:波士顿房价数据集,包含13个特征和房价的数据。
2. Energy Efficiency Data Set:能源效率数据集,包含八个特征与能源效率之间的关系。
3. Concrete Compressive Strength Data Set:混凝土抗压强度数据集,包含八个特征,预测混凝土的强度。
4. Wine Quality Data Set:红酒质量数据集,包含11个特征,预测红酒的质量评分。
5. Forest Fires Data Set:森林火灾数据集,包含13个特征,预测森林火灾面积。
6. Airfoil Self-Noise Data Set:飞机机翼自噪声数据集,包含五个特征,预测飞机机翼的自噪声水平。
7. Yacht Hydrodynamics Data Set:游艇水动力学数据集,包含六个特征,预测游艇的阻力。
8. Naval Propulsion Plants Data Set:海军推进厂数据集,包含16个特征,预测海军推进系统的效率。
9. Kin8nm Data Set:动力学数据集,包含八个特征,预测运动的动力学特性。
10. Protein Structure Data Set:蛋白质结构数据集,包含十个特征,预测蛋白质的稳定性。
uci 数据集预测的有哪些
UCI数据集包含了很多不同的数据集,可以用于各种不同的预测任务。以下是一些常见的预测任务及其对应的UCI数据集:
1. 回归预测:常用的UCI数据集包括Boston房价数据集、汽车燃油效率数据集、鲍鱼年龄预测数据集等。
2. 分类预测:常用的UCI数据集包括Iris鸢尾花数据集、Wine酒品质数据集、MNIST手写数字识别数据集等。
3. 聚类预测:常用的UCI数据集包括Iris鸢尾花数据集、Wine酒品质数据集、Mushroom蘑菇数据集等。
4. 时间序列预测:常用的UCI数据集包括Electricity市场电力负载数据集、Airline乘客数量数据集、Sunspot太阳黑子数量数据集等。
除此之外,UCI数据集还包含了许多其他类型的数据集,如文本分类、推荐系统、异常检测等。