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。

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。

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。

从Kaggle平台的give_me_some_credit数据集中提取的测试数据。

在 Hive 中进行数据处理和分析时，拥有充足有效的测试数据至关重要。以下介绍几种常用的 Hive 测试数据生成方法： 1. 利用现有数据 抽样: 从生产环境数据库中抽取部分数据作为测试集，可采用随机抽样、分层抽样等方法。 脱敏: 对抽取的数据进行脱敏处理，例如替换敏感信息，确保数据安全。 2. 使用 HiveQL 生成 ROW_NUMBER() 函数: 利用 ROW_NUMBER() 函数生成连续的数字序列，结合其他函数生成所需数据。 内置函数: 使用 rand()、unix_timestamp() 等内置函数生成随机数、时间戳等数据。 3. 外部工具生成 数据生成器: 使用专业的

MySQL是一款广受欢迎的关系型数据库管理系统，用于存储和管理各种类型的数据。在“mysql测试数据（test_db-master）”压缩包中，包含了MySQL官方的Employees Sample Database测试库，其中包括六个表格，总计400万条数据记录，为开发者和数据库管理员提供了丰富的实践场景。这些表格包括Employees、Departments、Jobs、JobHistory、Salaries和Locations，涵盖了员工基本信息、部门、职位、工资、办公地点等核心业务信息。表格之间通过外键关联，支持复杂的数据查询和分析。这个测试库对于学习SQL、性能测试和应用集成具有重要价