Pythonmachinelearning数据集

Python机器学习的数据集通常用于训练、测试和验证模型性能。常见的数据集包括：

1. **经典数据集**：
- **鸢尾花（Iris）**：一个经典的小型分类数据集，包含了三种不同种类的鸢尾花特征。
- **波士顿房价（Boston Housing）**：用于预测美国波士顿地区的房价，常用于回归分析。
- **糖尿病（Diabetes）**：包含糖尿病患者的一些生理指标，用于预测疾病进展。

2. **图像处理数据集**：
- **MNIST**：手写数字识别数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。
- **CIFAR-10/100**：用于计算机视觉任务，包含彩色图像。
- **ImageNet**：大规模的图像分类数据库，广泛用于深度学习研究。

3. **文本数据集**：
- **IMDB电影评论情感分析**：包含正面和负面电影评论，常用于情感分析任务。
- **NLTK（Natural Language Toolkit）**内置的一些文本文档集合，如《格雷氏英语词典》片段。

4. **时间序列数据集**：
- **空气质量指数（Air Quality Index）**：记录了不同地点空气质量的变化数据。
- **股票市场数据**：可用于预测股市趋势。

获取这些数据集的方法通常有多种，可以直接从sklearn库（例如load_iris()函数）加载预处理好的版本，也可以通过第三方库如Keras的ImageDataGenerator、pandas的read_csv等导入文件，或者从网上下载并进行相应的预处理工作。