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。

相关问题

uci心脏病数据集python线性回归

UCI心脏病数据集是一个二分类问题，所以线性回归不是最适合的模型。但是，您可以使用逻辑回归来解决这个问题。

以下是使用Python进行逻辑回归分析的步骤:

1. 下载数据集：您可以在UCI Machine Learning Repository上找到Heart Disease数据集，下载数据集并将其保存到您的本地文件夹中。

2. 导入库和数据：在Python中，您需要导入pandas、numpy、sklearn库来读取和分析数据集。使用pandas的read_csv()函数将数据集读取到pandas DataFrame中。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

heart_data = pd.read_csv('heart.csv')

3. 数据清理和转换：在进行数据分析之前，您需要对数据进行清理和转换。这可能包括删除缺失值、转换数据类型和标准化数据等操作。

# 删除缺失值所在的行
heart_data.dropna(inplace=True)

# 转换数据类型为整数
heart_data = heart_data.astype(int)

# 标准化数据
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
heart_data = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(heart_data), columns=heart_data.columns)

4. 拆分数据集：将数据集拆分为训练集和测试集，以便进行模型训练和评估。

X = heart_data.drop('target', axis=1)
y = heart_data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. 训练模型：使用逻辑回归模型来训练数据集，并使用训练好的模型来预测测试集数据。

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

6. 模型评估：使用sklearn库中的metrics模块来评估模型的性能，比如准确率、召回率、F1分数等。

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report

print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("\nConfusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))
print("\nClassification Report:\n", classification_report(y_test, y_pred))

希望这些指导对您有所帮助！

线性判决分类数据集哪里找

线性判别分类(LDA)是一种经典的分类算法，常用于处理二分类问题。常用的线性判别分类数据集有以下几个：

1. 鸢尾花数据集（Iris Dataset）：这是一个非常经典的数据集，包含三个品种的鸢尾花，每个品种50个样本，共150个样本。每个样本包含了四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。可以从sklearn库中导入。

2. 手写数字数据集（MNIST Dataset）：这是一个非常常用的数据集，包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本是一个28*28像素的灰度图像，代表一个手写数字。可以从tensorflow库中导入。

3. 人脸识别数据集（Labeled Faces in the Wild）：这是一个人脸识别数据集，包含了13,000多个人脸图像，每个图像都是250x250像素，可以从sklearn库中导入。

4. 葡萄酒数据集（Wine Dataset）：这是一个包含178个样本，每个样本包含了13个特征的数据集，用于分类葡萄酒的三个品种。可以从sklearn库中导入。

以上数据集都可以从sklearn库中导入，也可以在UCI机器学习存储库上找到。