数据挖掘模型测试数据展示

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合统计学、计算机科学和人工智能等多个领域技术。测试数据集在验证和评估模型性能中起关键作用。以下是几个经典数据集的详细介绍：1. Iris数据集：由Ronald Fisher在1936年收集，包含150个样本，每个样本属于三种鸢尾花中的一种，有4个特征。2. Libras数据集：针对手语识别，包含39种动作，由34个人执行，记录了每个动作的39个关节位置信息。3. 多特征数据集：通常用于回归、分类等任务，具有多种属性和特征，来自不同领域如金融、医疗等。这些数据集广泛用于学术研究和教育，帮助理解和掌握数据挖掘的核心概念和技术。

执行以下命令生成可执行 jar 文件：mvn clean package创建文件夹：mkdir $HOME/datamining-test清空文件夹：rm -rf $HOME/datamining-test/复制文件：cp -af target/ $HOME/datamining-test/.执行程序：cd $HOME/datamining-testsh datamining.sh生成 *.DAT 文件：/tmp/datamining-test/ERROR_GRAPH.dat/tmp/datamining-test/PERFORMANCE_GRAPH.dat

用于Hadoop集群搭建和测试的数据集，包含Hive数据。

MongoDB 的测试数据包，挺适合用来练练基本功。里面的数据结构比较多样，覆盖了常用的 CRUD 操作，还带点聚合、索引、分片这些实战内容，适合想深入 MongoDB 的你。尤其是新手，可以直接拿来跑，熟悉操作逻辑。嗯，像insertOne、find、updateMany这些命令都能在实际数据上测试下手感。用在本地环境没问题，放到 Atlas 上跑跑也 OK。

Solr 的测试数据，结构清晰、格式标准，拿来就能用，省了不少前期准备时间。尤其适合刚开始摸索 Solr 配置的同学，用来跑通流程、调试字段都挺顺手的。 Solr 的测试数据，结构清晰、格式标准，拿来就能用，省了不少前期准备时间。尤其适合刚开始摸索 Solr 配置的同学，用来跑通流程、调试字段都挺顺手的。 数据文件是 JSON 格式的，字段不复杂，比如id、title、description这些基本字段都有，对应 Solr 的 schema 定义也友好，改起来也不麻烦。嗯，响应也快，调试起来没那么心累。 要是你也在整 Solr 环境，又懒得自己造数据，这份测试数据就挺合适。直接导入，跑个cur

测试数据，内容不为真实，勿作任何违法操作，本下载不负任何责任。

PowerDesigner 的测试数据生成功能还挺省事的。建完表之后不想一行行手动输数据？直接让 PD 帮你自动生成，数字、字符串、日期类型都能搞定，基本能覆盖日常开发测试的需要，省时间又省心。比如建了一个包含id、name和created_at的表，一键就能生成几组完整数据。嗯，不用写 SQL，不用填表格，效率一下子就上去了。

在Kettle8.2中实现从文件中抽取数据到Hive。

OCP051测试数据非常适合用于OCP051考试的练习。具体包含的项目有：成本、时间、产品、渠道、促销、顾客、国家、补充人口统计、新销售。