5 kostenlose Datensätze, mit denen Sie Ihre maschinellen Lernprojekte noch heute starten können
Es gibt viele kostenlose Datensätze online, die Ihnen beim Üben und Lernen helfen. Mit diesen Datensätzen können Sie verschiedene Techniken des maschinellen Lernens ausprobieren und Ihre Fähigkeiten verbessern. Sie finden diese Datensätze auf Plattformen wie Kaggle und UCI Machine Learning Repository. Hier sind fünf kostenlose Datensätze, die Ihnen beim Start Ihrer maschinellen Lernprojekte helfen können.
1. Iris-Datensatz
Beschreibung: Der Iris-Datensatz enthält Informationen zu drei Arten von Irisblüten: Setosa, Versicolor und Virginica. Der Datensatz besteht aus vier Attributen: Kelchblattlänge, Kelchblattbreite, Blütenblattlänge und Blütenblattbreite.
Anwendungsfälle:
- Trainieren Sie überwachte Lernalgorithmen wie Entscheidungsbäume, k-nächste Nachbarn und Support-Vektor-Maschinen.
- Durchführen explorativer Datenanalysen (EDA) und Visualisierungen wie Streudiagramme und Paardiagramme.
- Üben von Feature-Skalierungs- und Auswahltechniken.
Link: Iris-Datensatz im UCI Machine Learning Repository
2. MNIST Handschriftliche Ziffern
Beschreibung: Der MNIST-Datensatz enthält 70.000 Bilder handgeschriebener Zahlen im Bereich von 0 bis 9. Jedes Bild ist ein Graustufenbild mit einer Größe von 28 x 28 Pixeln.
Anwendungsfälle:
- Training von Deep-Learning-Modellen für die handschriftliche Ziffernklassifizierung.
- Lernen Sie Bildverarbeitungstechniken wie Bildnormalisierung und -vergrößerung kennen.
- Verstehen, wie man Modelle erstellt, die Bilder in verschiedene Kategorien klassifizieren können.
Link: MNIST-Datensatz auf der Website von Yann LeCun
3. Boston Housing-Datensatz
Beschreibung: Dieser Datensatz enthält Informationen über Immobilienpreise in den Vororten von Boston. Es umfasst Funktionen wie Kriminalitätsrate, Alter der Immobilie und Anzahl der Zimmer.
Anwendungsfälle:
- Vorhersage von Immobilienpreisen mithilfe linearer Regression oder anderer Regressionsmodelle.
- Durchführen von Feature Engineering, z. B. Transformieren von Variablen oder Umgang mit Multikollinearität.
- Üben von Kreuzvalidierung und Hyperparameter-Tuning für Regressionsaufgaben.
Link: Boston Housing Dataset auf Kaggle
4. Weinqualitätsdatensatz
Beschreibung: Dieser Datensatz enthält Informationen zu Rot- und Weißweinen. Es umfasst ihre chemischen Eigenschaften und Qualitätsbewertungen. Es enthält Merkmale wie Säuregehalt, Zuckergehalt und Alkoholgehalt.
Anwendungsfälle:
- Bestimmung der Qualität der Nutzung seiner chemischen Eigenschaften.
- Je nach Art der Vorhersage werden sowohl Klassifizierungs- als auch Regressionsmodelle trainiert.
- Finden von Methoden zur Merkmalsskalierung und Dimensionsreduzierung.
Link: Weinqualitätsdatensatz im UCI Machine Learning Repository
5. Titanic-Datensatz
Beschreibung: Der Titanic-Datensatz enthält Details zu Passagieren auf der Titanic, wie z. B. deren Alter, Geschlecht, Klasse und ob sie die Katastrophe überlebt haben.
Anwendungsfälle:
- Vorhersage, ob ein Passagier die Titanic-Katastrophe überlebt hat, mithilfe von Klassifizierungsalgorithmen wie logistischer Regression oder Random Forests.
- Üben von Datenvorverarbeitungsaufgaben wie der Kodierung kategorialer Variablen und der Normalisierung numerischer Merkmale.
- Umgang mit fehlenden Daten und Durchführung von Feature-Engineering für reale Daten.
Link: Titanic-Datensatz auf Kaggle
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese fünf kostenlosen Datensätze perfekt für den Start Ihrer maschinellen Lernprojekte geeignet sind. Sie decken mehrere Aufgaben ab, von der Klassifizierung bis zur Regression. Nutzen Sie diese Datensätze, um Techniken des maschinellen Lernens zu erkunden und Ihr Portfolio aufzubauen.