Python機器學習必備：sklearn數據集大全

在機器學習領域，數據集是非常重要的。它們是用來訓練和測試模型的基礎。從簡單的線性回歸到複雜的深度神經網絡，每個機器學習算法都需要數據集。 在Python中，scikit-learn(sklearn) 是最受歡迎的機器學習庫之一，它內置了許多常用的數據集。

一、Iris數據集

Iris數據集是基本的多變量數據集之一，也是分類問題中最常用的數據集之一。

from sklearn.datasets import load_iris 

iris_dataset = load_iris()

print("Keys of iris_dataset: \n", iris_dataset.keys())
print(iris_dataset['DESCR'])

輸出結果：

Keys of iris_dataset: 
 dict_keys(['data', 'target', 'frame', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename'])
iris_dataset['DESCR'])

以上代碼展示了如何通過加載iris數據集來引入iris數據。在輸出結果中，可以看到數據集的鍵，譬如包含樣本數據的『data』，包含標籤的『target_names』，以及數據集的描述信息『DESCR』等等。

二、Digits數據集

Digits數據集包含了8×8像素的手寫數字圖像。目標是根據給定的圖像將手寫數字數據分為10個不同的類。

from sklearn.datasets import load_digits

digits_data = load_digits()

print("Keys of digits_data: \n", digits_data.keys())
print(digits_data['DESCR'])

輸出結果：

Keys of digits_data: 
 dict_keys(['data', 'target', 'frame', 'feature_names', 'target_names', 'images', 'DESCR'])
.. _digits_dataset:
...

以上代碼展示了如何通過加載digits數據集來引入digits數據。在輸出結果中，可以看到數據集的鍵和數據集的描述信息『DESCR』等等。

三、Titanic數據集

Titanic數據集是來自於Kaggle的常用的數據集之一。它包含了1912年泰坦尼克號船員和乘客的詳細信息，包括船上乘客的姓名、性別、年齡、票價和旅行艙位等數據。

import pandas as pd

titanic_data = pd.read_csv('titanic.csv')

print("Keys of titanic_data: \n", titanic_data.keys())
titanic_data.head()

輸出結果：

Keys of titanic_data: 
 Index(['PassengerId', 'Survived', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp',
       'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked'],
      dtype='object')
   PassengerId  Survived  Pclass  ...            Ticket     Fare Cabin
0            1         0       3  ...         A/5 21171   7.2500   NaN
1            2         1       1  ...          PC 17599  71.2833   C85
2            3         1       3  ...  STON/O2. 3101282   7.9250   NaN
3            4         1       1  ...            113803  53.1000  C123
4            5         0       3  ...            373450   8.0500   NaN

[5 rows x 12 columns]

以上代碼展示了如何通過pandas庫來讀取titanic數據，並打印出前5行的數據。此外，也可以看到所有列的名稱。

四、Breast Cancer數據集

Breast Cancer數據集包含了良性和惡性乳腺腫瘤的特徵。這些特性已被轉換為10個實值特徵。此數據集是一個二分類的數據集，其中良性樣本記作0，惡性樣本記作1。

from sklearn.datasets import load_breast_cancer

cancer_data = load_breast_cancer()

print("Keys of cancer_data: \n", cancer_data.keys())
print(cancer_data['DESCR'])

輸出結果：

Keys of cancer_data: 
 dict_keys(['data', 'target', 'frame', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename'])
Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Database

Notes
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Data Set Characteristics:...

以上代碼展示了如何通過加載breast cancer數據集來引入相關數據。在輸出結果中，可以看到數據集的鍵和數據集的描述信息『DESCR』等等。

總結

通過以上四個數據集的介紹，可以了解到在Python中，利用sklearn等庫可以輕鬆地加載數據集，並進行相應的數據處理和建模等工作。對於機器學習工作者而言，在使用算法進行建模之前，需要確保自己使用的數據集是否合理，每個數據集都需要充分理解其含義，才可以在使用時進行了解和解釋。