Uci 二分类数据集有哪些

UCI Machine Learning Repository中有很多二分类数据集，以下是一些比较常用的：

1. Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set：乳腺癌数据集，包含30个特征，用于预测是良性肿瘤还是恶性肿瘤。

2. Ionosphere Data Set：电离层数据集，包含34个特征，用于预测电离层反射是否存在异常。

3. Heart Disease Data Set：心脏病数据集，包含13个特征，用于预测是否患有心脏病。

4. Sonar Data Set：声纳数据集，包含60个特征，用于预测是否为金属圆盘还是岩石。

5. Banknote Authentication Data Set：纸币鉴别数据集，包含4个特征，用于预测纸币是否真实。

6. Wine Data Set：葡萄酒数据集，包含13个特征，用于预测葡萄酒的种类。

7. German Credit Data Set：德国信用数据集，包含20个特征，用于预测客户是否会违约。

8. Pima Indians Diabetes Data Set：皮马印第安人糖尿病数据集，包含8个特征，用于预测是否患有糖尿病。

9. Adult Data Set：成人收入数据集，包含14个特征，用于预测个人是否年收入超过5万美元。

以上数据集只是UCI Machine Learning Repository中的部分二分类数据集，还有很多其他数据集可供选择。