机器学习基础 | 获取机器学习&深度学习数据集
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习基础 | 获取机器学习&深度学习数据集相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
0.导语
初学者学习机器学习和深度学习的时候,经常会找不到练习的数据,本文提供了获取数据的一些方法。
一、scikit-learn自带数据集
Scikit-learn内置了很多可以用于机器学习的数据,可以用两行代码就可以使用这些数据。
一、自带数据集
自带的小的数据集为:sklearn.datasets.load_<name>
load_boston | Boston房屋价格 | 回归 | 506*13 |
fetch_california_housing | 加州住房 | 回归 | 20640*9 |
load_diabetes | 糖尿病 | 回归 | 442*10 |
load_digits | 手写字 | 分类 | 1797*64 |
load_breast_cancer | 乳腺癌 | 分类、聚类 | (357+212)*30 |
load_iris | 鸢尾花 | 分类、聚类 | (50*3)*4 |
load_wine | 葡萄酒 | 分类 | (59+71+48)*13 |
load_linnerud | 体能训练 | 多分类 | 20 |
怎么用:
数据集的信息关键字:
DESCR:
数据集的描述信息
data:
内部数据(即:X)
feature_names:
数据字段名
target:
数据标签(即:y)
target_names:
标签字段名(回归数据集无此项)
使用方法(以load_iris为例)
数据介绍:
一般用于做分类测试
有150个数据集,共分为3类,每类50个样本。每个样本有4个特征。
每条记录都有 4 项特征:包含4个特征(Sepal.Length(花萼长度)、Sepal.Width(花萼宽度)、Petal.Length(花瓣长度)、Petal.Width(花瓣宽度)),特征值都为正浮点数,单位为厘米。
可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于(iris-setosa(山鸢尾), iris-versicolour(杂色鸢尾), iris-virginica(维吉尼亚鸢尾))中的哪一品种。
第一步:
导入数据
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
第二步:
定义X和y
X, y = iris.data, iris.target
此外,可以看下数据的维度:
X.shape,y.shape
输出为:
((150, 4), (150,))查看特征名:iris.feature_names
输出为:['sepal length (cm)',
'sepal width (cm)',
'petal length (cm)',
'petal width (cm)']查看标签名:
iris.target_names
输出为:
array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], dtype='<U10')
划分训练集和测试集:
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25)
这样就把训练集和测试集按照3比1划分了,接下来就可以用机器学习算法进行训练和测试了。
小技巧:将数据转换为Dataframe格式(两种方法都可以):
import pandas as pd
df_X = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
#这个是X
df_y = pd.DataFrame(iris.target, columns=["target"])
#这个是y
df=pd.concat([df_X,df2],axis=1)#横向合并
df.head()
或者:
import numpy as np
import pandas as pd
col_names = iris['feature_names'] + ['target']
df = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']], columns=col_names)
df.head()
输出结果一致:
二、可在线下载的数据集(需要下载)
下载的数据集为:sklearn.datasets.fetch_<name>
这类数据需要在线下载,有点慢
fetch_20newsgroups |
用于文本分类、文本挖据和信息检索研究的国际标准数据集之一。数据集收集了大约20,000左右的新闻组文档,均匀分为20个不同主题的新闻组集合。返回一个可以被文本特征提取器 |
fetch_20newsgroups_vectorized |
这是上面这个文本数据的向量化后的数据,返回一个已提取特征的文本序列,即不需要使用特征提取器 |
fetch_california_housing |
加利福尼亚的房价数据,总计20640个样本,每个样本8个属性表示,以及房价作为target,所有属性值均为number,详情可调用fetch_california_housing()['DESCR']了解每个属性的具体含义; |
fetch_covtype |
森林植被类型,总计581012个样本,每个样本由54个维度表示(12个属性,其中2个分别是onehot4维和onehot40维),以及target表示植被类型1-7,所有属性值均为number,详情可调用fetch_covtype()['DESCR']了解每个属性的具体含义 |
fetch_kddcup99 |
KDD竞赛在1999年举行时采用的数据集,KDD99数据集仍然是网络入侵检测领域的事实Benckmark,为基于计算智能的网络入侵检测研究奠定基础,包含41项特征 |
fetch_lfw_pairs |
该任务称为人脸验证:给定一对两张图片,二分类器必须预测这两个图片是否来自同一个人。 |
fetch_lfw_people |
打好标签的人脸数据集 |
fetch_mldata |
从 mldata.org 中下载数据集 |
fetch_olivetti_faces |
Olivetti 脸部图片数据集 |
fetch_rcv1 |
路透社新闻语聊数据集 |
fetch_species_distributions |
物种分布数据集 |
使用方法与自带数据集一致,只是多了下载过程(示例:fetch_20newsgroups)
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
news = fetch_20newsgroups(subset='all') #本次使用的数据需要到互联网上下载
from sklearn.model_selection import train_test_split
#对数据训练集和测试件进行划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
news.data, news.target, test_size=0.25, random_state=33)
三、生成数据集
可以用来分类任务,可以用来回归任务,可以用来聚类任务,用于流形学习的,用于因子分解任务的,用于分类任务和聚类任务的:这些函数产生样本特征向量矩阵以及对应的类别标签集合
make_blobs:多类单标签数据集,为每个类分配一个或多个正态分布的点集
make_classification:多类单标签数据集,为每个类分配一个或多个正态分布的点集,提供了为数据添加噪声的方式,包括维度相关性,无效特征以及冗余特征等
make_gaussian-quantiles:将一个单高斯分布的点集划分为两个数量均等的点集,作为两类
make_hastie-10-2:产生一个相似的二元分类数据集,有10个维度
make_circle和make_moons:产生二维二元分类数据集来测试某些算法的性能,可以为数据集添加噪声,可以为二元分类器产生一些球形判决界面的数据
举例:
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
X, y = make_moons(n_samples=100, noise=0.15, random_state=42)
plt.title('make_moons function example')
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],marker='o',c=y)
plt.show()
深度学习数据集
MS-COCO
COCO是一个可用于object detection, segmentation and caption的大型数据集。
http://cocodataset.org/#home
ImageNet
图像总数约1,500,000; 每个都有多个边界框和相应的类标签。
大小:约150GB
http://www.image-net.org
Yelp Reviews
它由数百万用户评论、商业类型和来自多个大型城市的超过20万张照片组成。这在全球都是一个非常常用的NLP挑战级数据集。
大小:2.66 GB JSON,2.9 GB SQL and 7.5 GB Photos(全部已压缩)
数量:5,200,000条评论,174,000条商业类型,20万张图片和11个大型城市
https://www.yelp.com/dataset
……待补充
其它数据集
kaggle:
https://www.kaggle.com
天池:
https://tianchi.aliyun.com/dataset
搜狗实验室:
http://www.sogou.com/labs/resource/list_pingce.php
DC竞赛:
https://www.pkbigdata.com/common/cmptIndex.html
DF竞赛:
https://www.datafountain.cn/datasets
Google数据集
[需要科学上网]
https://toolbox.google.com/datasetsearch
科赛网
https://www.kesci.com/home/dataset
微软数据集
https://msropendata.com/
……待补充
总结
本文为机器学习初学者提供了使用scikit-learn内置数据的方法,用两行代码就可以使用这些数据,可以进行大部分的机器学习实验了。
参考
https://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html
https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79871922
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