Weka数据集示例合集

IRIS 数据集的分类示例，用的是WEKA工具，操作简单、界面友好，蛮适合刚入门机器学习的同学。数据清洗啥的不用太多操作，点点按钮就能跑结果，挺适合做课堂演示或者小项目练手的。 用J48决策树或者NaiveBayes模型跑一遍，准确率还不错，分类结果可视化也方便。你可以换着算法试试，像RandomForest这种集成模型，用起来也没门槛，拖一下就能上。 如果你还不太熟WEKA，建议看看这几个教程：WEKA 分类模型评估教程、WEKA 数据挖掘：分类与回归详解，都有中文，图文还挺详细。 顺带提一句，Iris数据本身结构清晰，特征不多但区分度挺好，适合用来测试各种分类器。你甚至可以拿去和BP 神经

WEKA 的.arff 数据集用起来其实蛮顺手的，尤其是你用 WEKA 做分类、聚类那类实验的时候，直接拿来就能跑，基本不用折腾太多格式转换。它的数据结构就是那种类似 Excel 的二维表，不过多了点@开头的标签信息，看着有点眼熟但又不太一样。 ARFF 格式的文件其实就是带结构的文本文件，上面是属性信息，下面是数据本体。你要自己写也不难，手撸几个字段就能跑。要是你懒得写，网上也有多现成的，比如 UCI 那些。 推荐你看看ARFF 数据集详细解读这篇，里面讲得比较细，还有格式示例，照着改就行了。 如果你想拿些练手数据跑跑模型，像20 个 Weka 机器学习数据集挺全的，分类、回归啥的都有，直接

该包含20个.arff格式数据集，源自机器学习和数据挖掘开源软件Weka。

Azure DataBricks 的产品数据示例挺实用的，尤其是你在做数据测试或者建模演示时，用它省心不少。文件是个Products.csv，字段结构清晰，适合直接丢进Databricks跑个小实验，比如建个Delta Table啥的。 产品分类的数据结构比较简单，配合SQL或者PySpark都能快速上手。字段包括ProductID、Category、Price这些，基本不用清洗，直接就能用，适合做演示。 你要是刚好在玩Delta Lake，顺手可以看下Databricks Delta Lake 示例，对接这个Products.csv刚好合适。操作也不复杂，一个LOAD DATA就搞定。 另外

在本示例中，我们将展示如何使用WEKA对IRIS数据集进行聚类分析。

women 数据集的线性回归挺适合刚入门回归建模的朋友用来练手。身高当作自变量，体重当因变量，关系简单又直观。你可以直接用 R 或 Python 跑一遍回归，结果一目了然，还能练练画图、调参数。对照身高体重的数据来感受下线性模型的拟合效果，真的挺有。如果你是教学生的，这数据讲起来也方便。配合一些拓展数据，比如 30 位学生的身高体重或 Diabetes 那类数据，还能做横向比较，效果更。

数据集的门道还挺多的，尤其是你准备搞点机器学习项目时，选对数据比调参都关键。数据集其实就是一堆结构化数据，像Excel表格那样，有行有列。每一行是一个样本，每一列是个特征，比如性别、年龄、图像像素啥的。不同阶段你会用到不同类型的数据：训练集教模型学东西，验证集帮你调参数，测试集用来看最终效果。想找数据？Kaggle、UCI 这些平台资源全，也可以自己用numpy和pandas生成。像MNIST、CIFAR-10、IMDb这些都蛮经典，新手老手都能用得上。

这组物流测试数据专为配合 matplotlib 绘图使用而设计，方便用户学习和探索数据可视化技巧。

WEKA处理的数据集通常为.arff格式的二维表，是进行Web数据挖掘实验的重要工具之一。