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機器學習 - 獲取資料集
機器學習模型的好壞取決於其訓練資料。因此，獲取高質量且相關的 資料集是機器學習過程中至關重要的一步。有很多開源儲存庫，例如Kaggle，您可以從中下載資料集。您甚至可以購買資料、抓取網站或獨立收集資料。讓我們看看機器學習資料集的不同來源以及如何獲取它們。
什麼是資料集？
資料集是以結構化和組織化方式收集的資料集合。它通常用於簡化分析、儲存或處理、機器學習模型訓練等任務。資料集可以儲存在多種格式中，例如CSV、JSON、zip檔案、Excel等。
資料集型別
資料集通常根據其包含的資訊進行分類。一些常見的資料集型別包括
- 表格資料集：它們是類似於表格的、組織成行和列的結構化資料集合。
- 時間序列資料集：這些資料包含一段時間內的資料，例如股票價格分析、氣候資訊等等。
- 影像資料集：這些資料包含影像，用於計算機視覺任務，例如影像分類、目標檢測和影像分割。
- 文字資料集：這些資料包含文字資訊，例如數字、字元和字母。它們用於自然語言處理 (NLP) 技術，例如情感分析和文字分類。
獲取機器學習資料集
在為機器學習問題開發解決方案時，獲取資料集是一個非常重要的步驟。資料是訓練機器學習模型的關鍵需求。收集到的資料的質量、數量和多樣性將極大地影響機器學習模型的效能。
獲取機器學習資料集的方法或來源多種多樣。其中一些列在下面：
- 開源資料集
- 資料抓取
- 資料購買
- 資料收集
讓我們詳細討論上述每種機器學習資料集來源：
流行的開源/公共資料集
您可以使用許多公開可用的開源資料集進行機器學習。一些流行的公共資料集來源包括Kaggle、UCI機器學習資源庫、Google資料集搜尋和AWS公共資料集。這些資料集通常用於研究，並向公眾開放。
一些最受歡迎的來源，其中提供了結構化和有價值的資料：
- Kaggle資料集
- AWS資料集
- Google資料集搜尋引擎
- UCI機器學習資源庫
- 微軟資料集
- Scikit-learn資料集
- HuggingFace資料集中心
- 政府資料集
Kaggle資料集
Kaggle是一個流行的線上資料科學和機器學習社群。它擁有超過23,000個公共資料集。它是獲取資料集最受歡迎的平臺，因為它允許使用者輕鬆搜尋、下載和釋出資料。它提供高質量的預處理資料集，幾乎適合所有基於使用者需求的機器學習模型。
Kaggle還提供帶有演算法和各種預訓練模型的筆記本。
AWS資料集
您可以搜尋、下載和共享AWS開放資料登錄檔中公開可用的資料集。雖然它們是透過AWS訪問的，但這些資料集由政府組織、企業和研究人員維護和更新。
Google資料集搜尋引擎
Google資料集搜尋是Google開發的一個工具，允許使用者搜尋來自網路上不同來源的資料集。它是一個專門為資料集設計的搜尋引擎。
UCI機器學習資源庫
UCI機器學習資源庫是由加州大學歐文分校開發的，專門用於機器學習的資料集資源庫。它涵蓋了來自廣泛領域的數百個資料集。您可以找到與時間序列、分類、迴歸或推薦系統相關的資料集。
微軟資料集
微軟於1918年推出的微軟研究院開放資料，提供雲端的資料儲存庫。
Scikit-learn資料集
Scikit-learn是一個流行的Python庫，它提供了一些資料集，例如Iris資料集、波士頓房價資料集等，用於試錯。這些資料集是開放的，可用於學習和試驗機器學習模型。
使用Scikit-learn資料集的語法：
from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris()
在上面的程式碼片段中，我們將iris資料集載入到我們的Python指令碼中。
HuggingFace資料集中心
HuggingFace資料集中心提供主要的公共資料集，例如影像資料集、音訊資料集、文字資料集等。您可以使用以下命令安裝“datasets”來訪問這些資料集：
pip install datasets
您可以使用以下簡單的語法獲取任何要在程式中使用的資料集：
from datasets import load_dataset ds = load_dataset(dataset_name)
例如，您可以使用以下命令載入iris資料集：
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("scikit-learn/iris")
政府資料集
每個國家都有一個來源，政府相關資料可供公眾使用，這些資料來自各個部門。這些來源的目標是提高政府的透明度，並將其用於富有成效的研究工作。
以下是一些政府資料集連結：
資料抓取
資料抓取涉及從網站或其他來源自動提取資料。這可能是獲取未作為預打包資料集提供的資料的一種有用方法。但是，務必確保以道德和合法的方式抓取資料，並且資料來源可靠且準確。
資料購買
在某些情況下，可能需要購買機器學習資料集。許多公司銷售針對特定行業或用例量身定製的預打包資料集。在購買資料集之前，務必評估其質量及其與機器學習專案的相關性。
資料收集
資料收集涉及手動從各種來源收集資料。這可能非常耗時，需要仔細規劃以確保資料準確且與您的機器學習專案相關。這可能涉及調查、訪談或其他形式的資料收集。
獲取高質量資料集的策略
確定資料集來源後，務必確保資料質量良好且與您的機器學習專案相關。以下是獲取高質量資料集的一些策略：
確定您要解決的問題
在獲取資料集之前，務必確定您要使用機器學習解決的問題。這將幫助您確定所需的資料型別以及在哪裡獲取它。
確定資料集的大小
資料集的大小取決於您嘗試解決問題的複雜性。通常情況下，資料越多，機器學習模型的效能越好。但是，務必確保資料集不會過大，並且不包含無關或重複的資料。
確保資料相關且準確
務必確保資料與您嘗試解決的問題相關且準確。請確保資料來自可靠的來源，並且已得到驗證。
資料預處理
資料預處理包括清洗、規範化和轉換資料，以準備用於機器學習。此步驟至關重要，可確保機器學習模型能夠有效地理解和使用資料。