非均衡数据集分类

本算法采用改进的SMOTE算法对少数类数据进行过采样，使用聚类的欠采样方法删除冗余或噪音数据。通过对数据集的清洗和均衡，提高了少数类的分类精度，增强了支持向量机训练的效率。

Gary Thung 和 Mindy Yang 收集的图像数据集，用于垃圾分类任务。有助于了解垃圾分类方法，指导普通民众科学处理垃圾，提高城市环境质量。

iris.csv 的分类数据，真的是机器学习入门选手绕不开的一份宝藏资源。数据结构清晰，三个类别，四个特征，CSV 格式直接拿来用，适合你练手分类模型。不管你用的是 Python 的scikit-learn，还是 Weka 这些可视化工具，都挺方便的。你要是想了解数据集背景，鸢尾花（Iris flower）本身也是个经典的案例。 我自己最早也是拿它来试了下逻辑回归，后来又用在神经网络上测试分类效果。说实话，数据量不大，跑得快，调参也不烦，反馈快，哪怕你代码写得不太优，也能快发现问题。像train_test_split分个训练集测试集，几行代码就能跑起来。 如果你用 Weka 的话，别错过这个I

人口普查数据的收入预测，蛮适合想练手分类模型的朋友。CensusIncomeData数据干净，变量信息丰富，像年龄、教育、工作时间这些全都有，拿来训练个逻辑回归或者随机森林效果都挺不错。适合用来试水二分类任务，看看你的模型能不能识别出谁年入超 5 万。 数据来自 1994 年的人口普查库，Ronny Kohavi和Barry Becker帮忙筛过，基本不用太多清洗就能上手。哦对了，它也叫“成人收入数据集”，你在 Kaggle、UCI 上也能看到，算是机器学习界的老网红了。 训练目标简单：判断某人年收入是不是高于50K。输入特征包括职业、婚姻状态、教育背景等等，适合试试逻辑回归、随机森林、XGB

绵羊品种分类数据挺适合拿来练练图像分类模型的。数据包含来自澳大利亚四种绵羊品种的图像，分门别类，按照品种分组存储。图片已经对齐，可以直接用来训练。再加上 CC BY 4.0 的许可，商业项目用起来也没啥问题。你可以尝试把分类准确率拉到 95%以上，挑战蛮有趣的！，数据文件夹组织比较规整，训练起来还算省心。

本数据集用于预测心电图心跳信号类别，包含超过 20 万条来自某平台的心电图数据记录，每条数据均由 1 列采样频次一致、长度相等的信号序列组成。为确保比赛公平，将抽取 10 万条作为训练集，2 万条作为测试集 A，2 万条作为测试集 B，并对心跳信号类别进行脱敏处理。数据集包含以下文件：testA.csv、sample_submit.csv 和 train.csv。

本实验选用UCI数据集进行研究，共进行了15~16个实验组。每个组选择一个数据集进行分析，并评估至少三种分类算法的性能。结果表明，某些算法表现显著优于其他算法。文章详细解释了性能最佳算法的实验结果，包括文字和图形评估结果。

整合所有音乐流派分类数据的综合数据集。

Fisher 的 Iris 数据集常被用作神经网络程序的测试数据集。数据集包含鸢尾花属植物的萼片和花瓣的长度和宽度数据。通过将类用数字标识（0-2），数据变为适合神经网络训练的格式。

Wine 数据集包含来自三个不同品种的 178 个葡萄酒样本数据，每个样本具有 13 个属性，例如酒精含量、苹果酸含量等。该数据集广泛应用于数据挖掘和机器学习领域的分类算法研究，是初学者入门和算法评估的理想选择。