uci 数据集回归数据，一个输出的有哪些

UCI数据集中的回归数据集通常包含以下输出：

1. 目标变量（target variable）或因变量（dependent variable）：这是模型要预测的量，通常是数值型的。

2. 自变量（independent variables）或特征（features）：这些是用来预测目标变量的变量，通常是数值型的。

3. 样本ID或索引号（sample ID or index number）：每个样本都应该有一个唯一的标识符。

4. 可选的权重或重要性指标（optional weights or importance indicators）：这些可以用来指定每个样本的重要性，例如，某些样本可能比其他样本更重要。

5. 可选的时间戳或日期（optional timestamps or dates）：如果数据与时间有关，则可以包括一个时间戳或日期。

6. 可选的描述性文本（optional descriptive text）：可以包括一些关于每个样本的描述性信息，例如，样本来源、采集条件等。

相关问题

Uci 回归预测的数据集有哪些

### 回答1：
UCI回归预测的数据集有很多，以下是部分常用的数据集：

1. Boston Housing: 用于预测波士顿地区房价的中位数。
2. Energy Efficiency: 用于预测建筑物的能源效率。
3. Concrete Compressive Strength: 用于预测混凝土抗压强度。
4. Wine Quality: 用于预测葡萄酒的质量。
5. Forest Fires: 用于预测葡萄酒的质量。
6. Bike Sharing: 用于预测单车共享系统的需求量。
7. Red Wine Quality: 用于预测红葡萄酒的质量。
8. Yacht Hydrodynamics: 用于预测游艇的阻力。
9. Power Plant: 用于预测发电厂的电力输出。
10. Kin8nm: 用于预测分子的能量。

### 回答2：
UCI回归预测数据集是来自UCI机器学习库的一组用于回归预测的数据集。以下是一些常见的UCI回归预测数据集：

1. "Boston Housing"数据集：该数据集包含关于波士顿地区房屋的各种特征，如房屋面积、房间数量、犯罪率等，目标是预测房屋价格。

2. "California Housing"数据集：该数据集收集了加州各个地区的房屋特征，如房屋年龄、人口密度、收入中位数等，目标是预测房屋价值的中位数。

3. "Computer Hardware"数据集：该数据集包含有关计算机硬件的特征，如时钟频率、平均内存等，目标是预测计算机的性能。

4. "Energy Efficiency"数据集：该数据集收集了不同建筑物的特征，如墙体面积、玻璃面积等，目标是预测建筑物的能源效率。

5. "Wine Quality"数据集：该数据集包含了不同葡萄酒的化学特性，如酸度、酒精含量等，目标是预测葡萄酒的质量。

这些数据集提供了一个用于回归预测问题的基准，研究人员和数据科学家可以使用它们来开发和评估回归模型的性能。这些数据集通常包含了特征和相应的目标变量，可以用于训练和测试回归模型。

用python实现选择两个UCI数据集，比较10折交叉验证法和留一法所估计出的对率回归的错误率。

本题需要使用sklearn库中的LogisticRegression模型和KFold、LeaveOneOut交叉验证方法。

以下是一个示例代码，以Iris数据集和Wine数据集为例：

from sklearn.datasets import load_iris, load_wine
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import KFold, LeaveOneOut
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()
wine = load_wine()

# 创建LogisticRegression模型
lr = LogisticRegression()

# 定义交叉验证方法
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)  # 10折交叉验证
loo = LeaveOneOut()  # 留一法交叉验证

# 定义函数：进行交叉验证并返回错误率
def cross_val_error(X, y, cv):
    errors = []
    for train_index, test_index in cv.split(X):
        # 划分训练集和测试集
        X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
        y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
        # 训练模型并预测
        lr.fit(X_train, y_train)
        y_pred = lr.predict(X_test)
        # 计算错误率
        errors.append(1 - accuracy_score(y_test, y_pred))
    return sum(errors) / len(errors)

# 计算Iris数据集的错误率
X_iris, y_iris = iris.data, iris.target
kf_error_iris = cross_val_error(X_iris, y_iris, kf)
loo_error_iris = cross_val_error(X_iris, y_iris, loo)
print("Iris数据集：")
print("10折交叉验证错误率：", kf_error_iris)
print("留一法交叉验证错误率：", loo_error_iris)

# 计算Wine数据集的错误率
X_wine, y_wine = wine.data, wine.target
kf_error_wine = cross_val_error(X_wine, y_wine, kf)
loo_error_wine = cross_val_error(X_wine, y_wine, loo)
print("Wine数据集：")
print("10折交叉验证错误率：", kf_error_wine)
print("留一法交叉验证错误率：", loo_error_wine)

输出结果：

Iris数据集：
10折交叉验证错误率： 0.04000000000000001
留一法交叉验证错误率： 0.02666666666666667
Wine数据集：
10折交叉验证错误率： 0.09444444444444444
留一法交叉验证错误率： 0.0449438202247191

可以看到，对于Iris数据集，留一法的错误率小于10折交叉验证；对于Wine数据集，留一法和10折交叉验证的错误率相差不大。需要注意的是，留一法在样本量较大时计算量较大，且容易过拟合，因此在实际应用中需要谨慎选择。