dataset.md

検証用データセット

Iris データセット : （csvフォーマット）

URL : https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data

全サンプル数 150 個の内、アヤメの品種（"setosa", "versicolor", "versicolor" ）は、以下のように構成されている。</br

• 先頭（行）から 50 個が、品種 : "setosa"
• 次の 50 個が 品種 : "versicolor"
• 最後の 50 個が、品種 "virginica"

ワインデータセット：（csvフォーマット）

URL : https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data

コラムにラベルを追加して記載した表

	Class label	Alcohol	Malic acid	Ash	Alcalinity of ash	Magnesium	Total phenols	Flavanoids	Nonflavanoid phenols	Proanthocyanins	Color intensity	Hue	OD280/OD315 of diluted wines	Proline
0	1	14.23	1.71	2.43	15.6	127	2.80	3.06	0.28	2.29	5.640000	1.04	3.92	1065
1	1	13.20	1.78	2.14	11.2	100	2.65	2.76	0.26	1.28	4.380000	1.05	3.40	1050
2	1	13.16	2.36	2.67	18.6	101	2.80	3.24	0.30	2.81	5.680000	1.03	3.17	1185
3	1	14.37	1.95	2.50	16.8	113	3.85	3.49	0.24	2.18	7.800000	0.86	3.45	1480
4	1	13.24	2.59	2.87	21.0	118	2.80	2.69	0.39	1.82	4.320000	1.04	2.93	735
5	1	14.20	1.76	2.45	15.2	112	3.27	3.39	0.34	1.97	6.750000	1.05	2.85	1450
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
170	3	12.20	3.03	2.32	19.0	96	1.25	0.49	0.40	0.73	5.500000	0.66	1.83	510
171	3	12.77	2.39	2.28	19.5	86	1.39	0.51	0.48	0.64	9.899999	0.57	1.63	470
172	3	14.16	2.51	2.48	20.0	91	1.68	0.70	0.44	1.24	9.700000	0.62	1.71	660
173	3	13.71	5.65	2.45	20.5	95	1.68	0.61	0.52	1.06	7.700000	0.64	1.74	740
174	3	13.40	3.91	2.48	23.0	102	1.80	0.75	0.43	1.41	7.300000	0.70	1.56	750
175	3	13.27	4.28	2.26	20.0	120	1.59	0.69	0.43	1.35	10.200000	0.59	1.56	835
176	3	13.17	2.59	2.37	20.0	120	1.65	0.68	0.53	1.46	9.300000	0.60	1.62	840
177	3	14.13	4.10	2.74	24.5	96	2.05	0.76	0.56	1.35	9.200000	0.61	1.60	560

Brest Cancer Wisconsin データセット：（csvフォーマット）

URL : https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wdbc.data

悪性腫瘍細胞と良性腫瘍細胞の 569 個のサンプルが含まれている。
1 列目は固有の ID 、2 列目は悪性 [malignant] or 良性 [belign] を表すラベル、3 ~ 32 列目には、細胞核のデジタル画像から算出された 30 個の実数値の特徴量が含まれれいる。

行番号	ID	悪性（M）/良性（B）	1	2	3	4	5	6	7	8	...	22	23	24	25	26	27	28	29	30
1	842302	M	17.990	10.38	122.80	1001.0	0.11840	0.27760	0.300100	0.147100	...	25.380	17.33	184.60	2019.0	0.16220	0.66560	0.71190	0.26540	0.4601
2	842517	M	20.570	17.77	132.90	1326.0	0.08474	0.07864	0.086900	0.147100	...	25.380	17.33	184.60	2019.0	0.16220	0.66560	0.24160	0.18600	0.2750
3	84300903	M	19.690	21.25	130.00	1203.0	0.10960	0.15990	0.197400	0.127900	...	23.570	25.53	152.50	1709.0	0.14440	0.42450	0.45040	0.24300	0.3613
...
568	927241	M	20.600	29.33	140.10	1265.0	0.11780	0.27700	0.351400	0.152000	...	25.740	39.42	184.60	1821.0	0.16500	0.86810	0.93870	0.26500	0.4087
569	92751	B	7.760	24.54	47.92	181.0	0.05263	0.04362	0.000000	0.000000	...	9.456	30.37	59.16	268.6	0.08996	0.06444	0.00000	0.00000	0.2871

MNIST：（手書き数字文字画像データ）

URL : http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

渦巻きデータ：（csvフォーマット）

URL : https://github.com/Yagami360/MachineLearning_Exercises_Python_scikit-learn/blob/master/EnsembleLearning_scikit-learn/data/naruto.csv

２クラス（0 or 1）識別問題用の渦巻状のデータ。