Подборка датасетов для ваших первых проектов
Начало работы в области анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта требует практики на реальных данных. Правильно подобранный датасет для первого проекта должен быть понятным, относительно чистым, иметь четкую задачу и не быть чрезмерно большим. Ниже представлена структурированная подборка датасетов, сгруппированных по типу решаемых задач, с описанием их характеристик, источников и потенциальных проектных идей.
Критерии выбора первого датасета
Перед выбором конкретного набора данных оцените его по следующим параметрам:
- Размер: Для начала подойдут датасеты объемом от нескольких сотен до нескольких десятков тысяч записей. Это позволит быстро проводить итерации без необходимости арендовать мощные вычислительные ресурсы.
- Чистота данных: Предпочтительны датасеты с минимальным количеством пропущенных значений и выбросов. Однако небольшие проблемы с данными полезны для обучения их обработке.
- Понятность атрибутов: Столбцы данных должны иметь интуитивно понятные названия и смысл (например, «возраст», «цена», «категория»).
- Четкая задача: Датасет должен подходить под конкретный тип задачи: классификация, регрессия, кластеризация и т.д.
- Популярность: Использование широко известных датасетов (таких как Iris или Titanic) дает доступ к огромному количеству учебных материалов и решений для сравнения.
- Kaggle: Крупнейшая платформа для соревнований по Data Science. Имеет обширный каталог датасетов на любую тему с рейтингами и обсуждениями.
- UCI Machine Learning Repository: Один из старейших и самых уважаемых источников датасетов, созданный в Калифорнийском университете. Множество классических, хорошо документированных наборов данных.
- Google Dataset Search: Поисковая система по датасетам, размещенным на различных сайтах по всему интернету.
- Hugging Face Datasets: Современный хаб для датасетов, особенно в областях NLP и компьютерного зрения. Предоставляет удобный API для загрузки.
- Scikit-learn: Библиотека для Python включает несколько небольших встроенных датасетов (iris, digits, boston*, wine), идеальных для быстрого старта.
- Государственные порталы открытых данных: Например, data.gov (США), data.gov.ru (Россия) и аналогичные в других странах. Данные о демографии, экономике, транспорте.
- Постановка задачи: Определить, что именно нужно предсказать или узнать (класс, число, группу).
- Загрузка и первичный осмотр данных: Использование функций типа .head(), .info(), .describe() в Pandas.
- Предобработка данных (Data Preprocessing):
- Обработка пропущенных значений (удаление, импутация).
- Кодирование категориальных признаков (Label Encoding, One-Hot Encoding).
- Масштабирование числовых признаков (StandardScaler, MinMaxScaler).
- Разведочный анализ данных (EDA):
- Визуализация распределений (гистограммы, boxplots).
- Анализ корреляций (тепловая карта).
- Исследование взаимосвязей между признаками и целевой переменной.
- Построение моделей: Разделение данных на обучающую и тестовую выборки. Подбор алгоритма и обучение модели.
- Оценка и интерпретация результатов: Использование метрик (accuracy, precision, recall, F1 для классификации; MSE, MAE, R2 для регрессии). Анализ важности признаков.
- Формулировка выводов: Описание полученных результатов, их практического смысла и ограничений модели.
- Удаление строк/столбцов: если пропусков мало или столбец не информативен.
- Импутация: замена на среднее/медиану (числовые), моду (категориальные), или более сложными методами (KNN-импутация, iterative imputer).
Датасеты для задач классификации
Классификация — задача отнесения объекта к одной из заранее известных категорий.
Iris Flower Dataset
Классический и, пожалуй, самый известный датасет в статистике и машинном обучении. Содержит 150 экземпляров ирисов, описанных четырьмя признаками: длина и ширина чашелистика и лепестка. Задача — предсказать один из трех видов цветка (Iris Setosa, Iris Versicolour, Iris Virginica). Идеально подходит для знакомства с алгоритмами классификации (k-NN, Decision Trees, SVM) и визуализацией многомерных данных.
Titanic: Machine Learning from Disaster
Датасет с соревнования на платформе Kaggle. Содержит информацию о пассажирах «Титаника» (пол, возраст, класс каюты, стоимость билета, порт посадки и т.д.). Задача — предсказать, выжил ли пассажир (бинарная классификация). Позволяет освоить полный цикл проекта: исследовательский анализ данных (EDA), обработку пропусков, кодирование категориальных признаков, создание новых признаков и построение моделей.
Wine Quality Dataset
Включает две версии: для красного и белого вина португальского сорта «Винью Верде». Признаки включают физико-химические показатели (кислотность, содержание сахара, хлориды, алкоголь и др.). Целевая переменная — оценка качества от 0 до 10. Задачу можно сформулировать как классификацию (предсказание качества как категории) или регрессию (предсказание числовой оценки). Хорош для изучения мультиклассовой классификации и анализа важности признаков.
| Название | Количество записей | Количество признаков | Классов | Источник |
|---|---|---|---|---|
| Iris | 150 | 4 | 3 | UCI ML Repository / scikit-learn |
| Titanic | ~891 (train) | ~12 | 2 | Kaggle |
| Wine Quality | ~4898 (red+white) | 11 | 6-7 (качеств) | UCI ML Repository |
| Breast Cancer Wisconsin | 569 | 30 | 2 | UCI ML Repository / scikit-learn |
Датасеты для задач регрессии
Регрессия — задача предсказания непрерывной числовой величины.
Boston Housing Dataset
Исторический датасет, содержащий информацию о недвижимости в пригородах Бостона. Признаки включают средний доход жителей, средний возраст домов, количество комнат, уровень преступности и др. Целевая переменная — медианная стоимость домов в тысячах долларов. Позволяет отработать методы линейной регрессии, регуляризации (Ridge, Lasso) и анализа влияния признаков. Важно отметить, что из-за этических соображений его использование сейчас не приветствуется, но он остается учебным примером.
California Housing Dataset
Современная альтернатива Boston Housing. Содержит данные из переписи населения Калифорнии 1990 года. Признаки включают географическое положение (широта, долгота), средний доход, возраст домов, количество комнат и спален, население. Целевая переменная — медианная стоимость дома в блоке. Больше по размеру (20 640 записей), подходит для изучения более сложных моделей регрессии и визуализации географических данных.
Diabetes Dataset
Небольшой датасет из библиотеки scikit-learn. Включает десять базовых признаков (возраст, пол, индекс массы тела, артериальное давление и шесть измерений анализа крови) для 442 пациентов. Целевая переменная — количественный показатель прогрессирования диабета через год после базовых измерений. Идеален для отработки методов линейной регрессии и оценки переобучения.
Датасеты для задач кластеризации
Кластеризация — задача разделения данных на группы (кластеры) без заранее известных меток.
Mall Customer Segmentation Data
Популярный датасет для сегментации клиентов. Содержит информацию о 200 клиентах торгового центра: идентификатор, пол, возраст, годовой доход (в тыс. долларов) и балл расходов (от 1 до 100). Задача — выделить группы клиентов на основе их дохода и поведения для маркетинговой стратегии. Отлично подходит для алгоритмов k-means, иерархической кластеризации и DBSCAN, а также для визуализации результатов.
Old Faithful Geyser Eruptions
Небольшой и наглядный датасет, содержащий данные о 272 извержениях гейзера «Старый служака» в Йеллоустонском парке. Признаки: продолжительность извержения и время ожидания до следующего извержения. Визуально видно два кластера. Идеален для понимания геометрии алгоритмов кластеризации и оценки их качества.
Датасеты для анализа временных рядов
Временной ряд — это последовательность данных, упорядоченных во времени.
Air Passengers
Классический ежемесячный датасет с количеством международных авиапассажиров (в тысячах) с 1949 по 1960 год. Имеет явную трендовую и сезонную компоненту. Используется для изучения базовых методов анализа и прогнозирования временных рядов: декомпозиция (тренд, сезонность, остаток), модели ARIMA, экспоненциальное сглаживание.
Daily Climate Time Series Data
Более современный и комплексный датасет, содержащий ежедневные записи о средней температуре, влажности, скорости ветра и давлении в Дели с 2013 по 2017 год. Позволяет отработать прогнозирование нескольких взаимосвязанных метеопараметров, работу с пропусками и визуализацию долгосрочных трендов.
Датасеты для обработки естественного языка (NLP)
NLP — область ИИ, работающая с текстовыми данными.
IMDb Movie Reviews
Большой набор данных (50 000 отзывов) на фильмы с сайта IMDb, размеченных на положительные и отрицательные. Стандартный бенчмарк для задач бинарной классификации текстов (анализ тональности). Позволяет освоить базовый пайплайн NLP: токенизация, стемминг/лемматизация, создание мешка слов (Bag-of-Words) или TF-IDF представлений, применение моделей от наивного байесовского классификатора до нейронных сетей.
Spam SMS Collection
Набор из нескольких тысяч SMS-сообщений, размеченных как «спам» или «не спам» (ham). Меньше по размеру, чем IMDb, что позволяет быстро экспериментировать. Хорош для создания практического проекта — фильтра спама.
Датасеты для компьютерного зрения
Компьютерное зрение — область, связанная с анализом изображений.
MNIST
База данных рукописных цифр, содержащая 60 000 тренировочных и 10 000 тестовых изображений размером 28×28 пикселей в градациях серого. «Hello, World!» в компьютерном зрении. Используется для обучения основам классификации изображений с помощью сверточных нейронных сетей (CNN).
CIFAR-10
Следующий шаг после MNIST. Содержит 60 000 цветных изображений 32×32 пикселя, разделенных на 10 классов: самолеты, автомобили, птицы, кошки, олени, собаки, лягушки, лошади, корабли, грузовики. Более сложная задача из-за цвета, меньшего разрешения и большего внутриклассового разнообразия.
Fashion-MNIST
Современная замена оригинальному MNIST. Содержит изображения 28×28 в градациях серого, но вместо цифр — предметы одежды (10 классов: футболки, брюки, свитеры и т.д.). Имеет аналогичную структуру, но является более нетривиальной задачей, сохраняя низкие требования к вычислительным ресурсам.
| Тип | Название | Размер | Классы/Задача | Сложность |
|---|---|---|---|---|
| Компьютерное зрение | MNIST | 70k изображений, 28×28, grayscale | 10 цифр | Низкая |
| Fashion-MNIST | 70k изображений, 28×28, grayscale | 10 видов одежды | Средняя | |
| CIFAR-10 | 60k изображений, 32×32, RGB | 10 объектов | Средняя | |
| NLP | IMDb Reviews | 50k текстовых отзывов | 2 (положит./отриц.) | Средняя |
| SMS Spam | ~5.5k SMS | 2 (спам/не спам) | Низкая |
Где искать датасеты?
Структура типичного проекта на основе датасета
Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)
С какого датасета лучше всего начать абсолютному новичку?
Безусловно, Iris или Titanic. Iris — чистый, маленький и идеально подходит для понимания сути классификации. Titanic — более реалистичный проект, который проведет вас через все этапы работы с данными, включая «грязную» работу по их очистке.
Где взять очень большой датасет для глубокого обучения?
Для изображений: ImageNet (но требуется регистрация и он очень велик), CIFAR-100, MS COCO. Для текста: Wikipedia dump, Common Crawl. Такие датасеты требуют значительных вычислительных ресурсов (GPU) и опыта в предобработке. Начинать с них не рекомендуется.
Что делать, если в датасете много пропущенных значений?
Сначала проанализируйте паттерн пропусков: случайны ли они? Затем выберите стратегию:
Это критически важный этап, сильно влияющий на результат.
Как выбрать метрику для оценки модели?
Метрика должна соответствовать бизнес-задаче. Для сбалансированной классификации — accuracy. При дисбалансе классов (например, 1% спама) — precision, recall и F1-score. Для регрессии — MSE, MAE, R2. Всегда смотрите на несколько метрик и анализируйте матрицу ошибок (confusion matrix).
Достаточно ли одного датасета для портфолио?
Нет. Для сильного портфолио необходимо продемонстрировать разнообразие навыков. Рекомендуется выполнить 3-5 проектов, охватывающих разные типы задач: как минимум, один по классификации/регрессии, один по NLP или компьютерному зрению и один, включающий глубокий разведочный анализ и визуализацию.
Можно ли использовать датасет, на котором уже все делали?
Да, особенно для обучения. Ваша ценность как специалиста — не в уникальности датасета, а в глубине анализа, качестве кода, ясности выводов и, возможно, в применении новых методов или нестандартном взгляде на старые данные. Для портфолио, однако, полезно добавить и менее раскрученные датасеты.
Комментарии