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。

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。

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

在Kettle8.2中实现从文件中抽取数据到Hive。

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: 使用专业的测试数据生成工具，例如 Apache NiFi、DataFactory 等，根据需求自定义数据格式和内容。 脚本语言: 使用 Python、Java 等脚本语言编写程序，生成符合特定规则的数据文件，并导入 Hive。 选择合适的测试数据生成方法取决于具体需求，例如数据量、数据格式、数据真实性等。 注意事项: 测试数据应尽可能模拟真实数据分布和特征。 数据量应足够大，以便测试 Hive 查询和分析性能。 数据脱敏要彻底，避免泄露敏感信息。

这是一个Kaggle竞赛中的房屋预测测试数据集，用于评估机器学习模型的性能。参赛者可以利用该数据集进行模型训练和预测，以预测房屋的销售价格。数据集包含各种房屋属性信息，如房屋面积、地理位置、建造年份等。

AB测试数据集案例详解

这是一个适用于计算SPEI指数的Matlab版本程序，附带测试数据，方便学习和应用。