一、scikit-learn自带数据集

Scikit-learn内置了很多可以用于机器学习的数据，可以用两行代码就可以使用这些数据。

一、自带数据集

自带的小的数据集为：sklearn.datasets.load_

怎么用：

数据集的信息关键字：

DESCR：

数据集的描述信息

data：

内部数据（即：X）

feature_names：

数据字段名

target：

数据标签（即：y）

target_names：

标签字段名(回归数据集无此项） 

使用方法（以load_iris为例）

数据介绍：

一般用于做分类测试

有150个数据集，共分为3类，每类50个样本。每个样本有4个特征。

每条记录都有 4 项特征：包含4个特征（Sepal.Length（花萼长度）、Sepal.Width（花萼宽度）、Petal.Length（花瓣长度）、Petal.Width（花瓣宽度）），特征值都为正浮点数，单位为厘米。

可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于（iris-setosa（山鸢尾）, iris-versicolour（杂色鸢尾）, iris-virginica（维吉尼亚鸢尾））中的哪一品种。

第一步：

导入数据

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

第二步：
定义X和y
X, y = iris.data, iris.target
此外，可以看下数据的维度：
X.shape,y.shape
输出为：
((150, 4), (150,))

查看特征名：
iris.feature_names
输出为：
['sepal length (cm)',
 'sepal width (cm)',
 'petal length (cm)',
 'petal width (cm)']

查看标签名：

iris.target_names

输出为：

array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], dtype='
划分训练集和测试集:
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25)
这样就把训练集和测试集按照3比1划分了，接下来就可以用机器学习算法进行训练和测试了。
小技巧：将数据转换为Dataframe格式（两种方法都可以）：
import pandas as pd
df_X = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
#这个是X
df_y = pd.DataFrame(iris.target, columns=["target"])
#这个是y
df=pd.concat([df_X,df2],axis=1)#横向合并
df.head()
或者：
import numpy as np
import pandas as pd
col_names = iris['feature_names'] + ['target']
df = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']], columns=col_names)
df.head()
输出结果一致：
二、可在线下载的数据集（需要下载）
下载的数据集为：sklearn.datasets.fetch_
这类数据需要在线下载，有点慢
fetch_20newsgroups
用于文本分类、文本挖据和信息检索研究的国际标准数据集之一。数据集收集了大约20,000左右的新闻组文档，均匀分为20个不同主题的新闻组集合。返回一个可以被文本特征提取器
fetch_20newsgroups_vectorized
这是上面这个文本数据的向量化后的数据，返回一个已提取特征的文本序列，即不需要使用特征提取器
fetch_california_housing
加利福尼亚的房价数据，总计20640个样本，每个样本8个属性表示，以及房价作为target，所有属性值均为number，详情可调用fetch_california_housing()['DESCR']了解每个属性的具体含义；
fetch_covtype
森林植被类型，总计581012个样本，每个样本由54个维度表示（12个属性，其中2个分别是onehot4维和onehot40维），以及target表示植被类型1-7，所有属性值均为number，详情可调用fetch_covtype()['DESCR']了解每个属性的具体含义

fetch_kddcup99
KDD竞赛在1999年举行时采用的数据集，KDD99数据集仍然是网络入侵检测领域的事实Benckmark，为基于计算智能的网络入侵检测研究奠定基础，包含41项特征
fetch_lfw_pairs
该任务称为人脸验证：给定一对两张图片，二分类器必须预测这两个图片是否来自同一个人。
fetch_lfw_people
打好标签的人脸数据集
fetch_mldata
从 mldata.org 中下载数据集
fetch_olivetti_faces
Olivetti 脸部图片数据集
fetch_rcv1
路透社新闻语聊数据集
fetch_species_distributions
物种分布数据集
使用方法与自带数据集一致，只是多了下载过程（示例：fetch_20newsgroups）
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
news = fetch_20newsgroups(subset='all') #本次使用的数据需要到互联网上下载
from sklearn.model_selection import train_test_split
#对数据训练集和测试件进行划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    news.data, news.target, test_size=0.25, random_state=33)
三、生成数据集
可以用来分类任务，可以用来回归任务，可以用来聚类任务，用于流形学习的，用于因子分解任务的，用于分类任务和聚类任务的：这些函数产生样本特征向量矩阵以及对应的类别标签集合
make_blobs：多类单标签数据集，为每个类分配一个或多个正态分布的点集
make_classification：多类单标签数据集，为每个类分配一个或多个正态分布的点集，提供了为数据添加噪声的方式，包括维度相关性，无效特征以及冗余特征等
make_gaussian-quantiles：将一个单高斯分布的点集划分为两个数量均等的点集，作为两类
make_hastie-10-2：产生一个相似的二元分类数据集，有10个维度
make_circle和make_moons：产生二维二元分类数据集来测试某些算法的性能，可以为数据集添加噪声，可以为二元分类器产生一些球形判决界面的数据
举例：
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
X, y = make_moons(n_samples=100, noise=0.15, random_state=42)
plt.title('make_moons function example')
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],marker='o',c=y)
plt.show()
深度学习数据集
1.通用综合平台
Kaggle（https://www.kaggle.com/datasets）
全球最大的数据科学社区之一，包含海量来自企业、研究机构的数据集，覆盖图像分类（如 “CIFAR-10”）、自然语言处理（如 “IMDb 影评”）、推荐系统等场景，支持直接下载或通过 API 调用。
UCI Machine Learning Repository（https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php）
经典的学术数据集平台，包含大量结构化数据（如 “鸢尾花数据集”“波士顿房价数据集”）和多模态数据，适合基础算法验证。
Google Dataset Search（https://datasetsearch.research.google.com/）
谷歌推出的数据集搜索引擎，可检索全球范围内的公开数据集，支持按领域（如医疗、环境）、格式（如 CSV、JSON）筛选。
2. 图像与计算机视觉
ImageNet（https://www.image-net.org/）
最著名的图像数据集之一，包含超过 1400 万张标注图像，涵盖 2 万多个类别，是图像分类、目标检测等任务的基准数据集。
COCO（Common Objects in Context，https://cocodataset.org/）
包含 33 万张图像，标注了目标检测、分割、关键点等信息，适合复杂场景下的视觉任务（如 “YOLO” 模型训练）。
MNIST（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）
手写数字数据集（0-9），共 6 万张训练图和 1 万张测试图，是深度学习入门的经典案例数据。
3. 自然语言处理（NLP）
GLUE（General Language Understanding Evaluation，https://gluebenchmark.com/）
包含 10 个 NLP 任务的数据集（如情感分析、语义相似度），用于评估预训练模型（如 BERT）的通用能力。
Hugging Face Datasets（https://huggingface.co/datasets）
集成了数千个 NLP 数据集（如 “中文维基百科”“豆瓣影评”），支持直接与 Hugging Face 的模型库（Transformers）对接，方便快速训练。
中文数据集
：如 “THUCNews”（中文新闻分类）、“CLUECorpusSmall”（中文预训练语料）、“Weibo 情感分析数据集” 等，可通过 GitHub 或国内平台获取。
4. 音频与语音
LibriSpeech（https://www.openslr.org/12/）
基于有声书籍的英语语音数据集，包含 1000 小时语音及对应文本，适合语音识别任务。
ESC-50（https://github.com/karoldvl/ESC-50）
环境声音分类数据集，包含 50 类声音（如狗叫、雨声），共 2000 个音频片段。
中文语音
：如 “THCHS-30”（清华大学中文语音数据集）、“AISHELL”（开源中文语音语料库）。
5. 视频与时序数据
UCF101（https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101.php）
动作识别数据集，包含 101 类动作（如跑步、打篮球）的视频，共 13320 个片段。
Kinetics（https://deepmind.com/research/open-source/kinetics）
大规模视频数据集，涵盖 400/600/700 类人类动作，适合视频理解模型训练。
其它数据集
天池：
https://tianchi.aliyun.com/dataset
搜狗实验室：
http://www.sogou.com/labs/resource/list_pingce.php
DC竞赛：
https://www.pkbigdata.com/common/cmptIndex.html
DF竞赛：
https://www.datafountain.cn/datasets
科赛网
https://www.kesci.com/home/dataset
微软数据集
https://msropendata.com/
总结
本文为机器学习初学者提供了使用scikit-learn内置数据的方法，用两行代码就可以使用这些数据，可以进行大部分的机器学习实验了。
参考
https://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html