鲍鱼数据集
鲍鱼数据集
从本质上讲这是一个多分类问题，然而，这个数据集也可以被视为一个回归问题。它的目标是使用提供的指标来预测鲍鱼的年龄。这个数据集不均衡，4,177 个实例有 8 个输入变量和 1 个输出变量。
1 数据集样本
我们加载数据，看看它是什么样的：
<span class="n">data</span> <span class="o">=</span> <span class="n">pd</span><span class="o">.</span><span class="n">read_csv</span><span class="p">(</span><span class="n">f</span><span class="s2">".</span><span class="se">\\</span><span class="s2">Datasets</span><span class="se">\\</span><span class="s2">abalone.csv"</span><span class="p">)</span>
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2 这个公共数据集适合解决什么问题？
该数据集可以同时构建为回归和分类任务。这是一个很好的机会，可以使用多元线性回归、SVM、随机森林等算法，或者构建一个可以解决这个问题的神经网络。
3 有用的链接
从以下链接中可以找到关于这个数据集的更多信息：
- UCI(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/abalone)
- Kaggle(https://www.kaggle.com/rodolfomendes/abalone-dataset)
END
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