如何把代码中的数据集换成自己的数据集

将代码中的预置数据集替换为你自己的数据集通常涉及以下几个步骤：

1. **准备数据**：
- 确保你的数据有正确的格式，比如CSV、Excel、JSON等。如果你的数据存储在数据库中，可能需要查询并转化为适合机器学习工具处理的格式。
- 数据应该包括特征变量（输入）和目标变量（输出），如果需要标签的话。

2. **加载数据**：
- 如果数据在本地文件，可以使用pandas的`read_csv`、`read_excel`等函数加载。
- 如果数据在网络上，可能需要下载到本地然后读取，比如`requests`库可以协助。
- 对于数据库数据，可能需要用到SQL查询，并通过如`sqlite3`、`pymysql`等库操作。

3. **代码修改**：
- 找到代码中引用预置数据集的部分，这通常是导入数据的地方。
- 将预设数据集路径替换为你实际数据集的路径，如果是文件路径则直接替换，如果是数据库连接字符串则更新相应的URL或数据库信息。

4. **数据探索和预处理**：
- 需要对新数据进行必要的清洗、转换（如缺失值填充、标准化等），如果有必要，这也可能会影响到数据加载部分。

举个例子，假设你正在使用pandas的DataFrame：

import pandas as pd

# 替换预设数据集路径
pretrained_data_path = "path/to/pretrained_data.csv"
your_data_path = "path/to/your_data.csv"

# 载入自己的数据
data = pd.read_csv(your_data_path)

# 然后继续后续的分析或模型构建...

记得检查数据是否正确地加载，并且格式与模型的要求一致。如果你使用的是深度学习框架，数据集的形状和预处理过程可能会有所不同。