get_dataset()函数在Python中的常见应用场景及数据集推荐

get_dataset()函数是一个用于获取数据集的函数，常见应用场景有机器学习、数据分析和数据可视化等。通过使用get_dataset()函数，可以方便地下载和导入各种常见的数据集，从而进行后续的数据处理、建模和分析工作。

下面是一些常见的应用场景和数据集推荐，以及使用例子：

1. 机器学习：

- MNIST手写数字图像数据集：包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，用于图像识别任务。可以使用以下代码导入：

from sklearn.datasets import fetch_openml

mnist = fetch_openml('mnist_784')

- Iris鸢尾花数据集：包含150个样本，用于分类任务。包括鸢尾花的四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。可以使用以下代码导入：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()

2. 数据分析：

- Titanic船员生存数据集：包含Titanic船上乘客的各种信息，如性别、年龄、船票等，以及是否生存的标签。用于预测乘客是否会生存。可以使用以下代码导入：

import seaborn as sns

titanic = sns.load_dataset('titanic')

- Wine红酒数据集：包含对不同种类的红酒进行化学分析的结果，用于分类任务。可以使用以下代码导入：

from sklearn.datasets import load_wine

wine = load_wine()

3. 数据可视化：

- Tips餐厅小费数据集：包含餐厅的各种信息，如账单金额、性别、抽烟情况等，以及给出的小费金额。用于探索相关性和可视化分析。可以使用以下代码导入：

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset('tips')

- Seaborn自带数据集：Seaborn库中包含多个常用的数据集，用于数据可视化。可以使用以下代码导入：

import seaborn as sns

iris = sns.load_dataset('iris')

以上只是一些常见的应用场景和数据集示例，实际上还有很多其他的数据集可以使用get_dataset()函数来获取。根据具体的应用需求，可以选择合适的数据集进行分析和建模。