【R语言编程绘图-mlbench】

mlbench库简介

mlbench是一个用于机器学习的R语言扩展包，重要用于提供经典的基准数据集和工具，常用于算法测试、教学演示或研究场景。该库包含多个知名数据集，涵盖分类、回归、聚类等使命。
包含的重要数据集

• BostonHousing
  波士顿房价数据集，包含506条记录和14个特征，用于回归使命。目的变量为房屋中位数价格。
  
• BreastCancer
  威斯康星州乳腺癌数据集（原始版），包含699个样本和10个特征，用于二分类使命（良性/恶性）。
  
• DNA
  人工合成的DNA序列分类数据集，包含3186条序列，用于多分类使命（3个种别）。
  
• Glass
  玻璃化学成分数据集，包含214个样本和10个特征，用于多分类使命（6种玻璃类型）。
  
• Ionosphere
  电离层雷达信号数据集，包含351个样本和34个特征，用于二分类使命（信号是否显示结构）。
  
• PimaIndiansDiabetes
  皮马印第安人糖尿病数据集，包含768个样本和8个特征，用于二分类使命（是否患糖尿病）。
  
• Satellite
  遥感卫星图像数据集，包含6435个样本和36个特征，用于多分类使命（6种土地类型）。
  
• Sonar
  声纳信号数据集，包含208个样本和60个特征，用于二分类使命（金属/岩石目的）。
  
• Vehicle
  车辆表面数据集，包含846个样本和18个特征，用于多分类使命（4种车辆类型）。
  

安装与调用方法

在R中安装并加载mlbench：

1. install.packages("mlbench")
2. library(mlbench)

复制代码

加载数据集示例（以BostonHousing为例）：

1. data(BostonHousing)
2. head(BostonHousing)

复制代码

特点与用途

• 数据集颠末标准化处理，可直接用于建模。
  
• 涵盖多种使命类型，得当算法对比实行。
  
• 部门数据集包含缺失值，需预处理（如PimaIndiansDiabetes）。
  

留意：mlbench的数据集通常较小，得当快速验证模子，不实用于大规模训练场景。

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