Вопрос или проблема
Если кто-то хочет изучить аспекты нейронных сетей (например, в академической статье) и хочет экспериментировать с бинарной классификацией векторов в низкоразмерном пространстве (например, размерность = 2 или размерность < 6); какие стандартные/хорошие наборы данных для этого существуют? Вероятно, синтетические, но возможно, и нет. Я имею в виду наборы данных, которые достаточно “универсальны”, чтобы считаться репрезентативными для академического изучения поведения нейронных сетей.
Не существует такого понятия, как достаточно универсальный набор данных. Если вы планируете академическое исследование, я бы рекомендовал использовать несколько различных наборов данных, которые охватывают большое разнообразие характеристик. Большинство хороших исследований в области науки о данных так делают.
Если вы ищете реальные наборы данных, то лучше всего искать в репозиториях, таких как kaggle, openML или UCI, чтобы найти подходящие для вашего случая наборы данных.
Примечание: В зависимости от темы исследования следует осторожно обобщать результаты из низкоразмерных наборов данных на общие аспекты нейронных сетей. Но не зная больше о исследовании, я не могу сказать, будет ли это важным моментом.
Ответ или решение
Для академического исследования аспектов нейронных сетей и экспериментов с бинарной классификацией в низкоразмерных пространствах (например, размерность 2 или менее 6), целесообразно рассмотреть несколько стандартных и разнообразных датасетов. Как вы правильно заметили, использование единственного «генерического» датасета может не дать обширного представления о поведении нейронных сетей, поэтому важно выбирать различные наборы данных, которые представляют широкий спектр характеристик.
Вот некоторые рекомендации как для синтетических, так и для реальных датасетов:
Синтетические датасеты:
-
Классификация наборов точек (например, линейно разделимые и неразделимые наборы):
- Перцептрон (Perceptron): Можно создать наборы данных с линейно разделимыми точками (например, две линии в двумерном пространстве) и не линейно-разделимыми (например, кольца или «свинцовые» датасеты).
- Датасет Спирла (Spiral dataset): Часто используется для демонстрации возможностей нейронных сетей в управлении сложными, извивающимися границами принятия решений.
-
Make_moons & Make_circles: Эти функции из библиотеки
sklearn.datasetsгенерируют два полукруга или две луны, что позволяет исследовать поведение алгоритмов классификации на наборах данных с не линейной структурой. -
Датасеты с с шумом: Можно добавить шум к синтетическим данным (например, добавив случайные значения к координатам контрольных точек), чтобы проверить стабильность модели.
Реальные датасеты:
-
Iris Dataset: Данный набор состоит из трех классов цветов, но можно использовать только два класса для бинарной классификации, что делает его хорошим выбором для простых экспериментов.
-
Breast Cancer Wisconsin Dataset: Этот набора данных широко используется в задачах классификации и содержит 30 признаков для бинарного анализа.
-
Pima Indians Diabetes Database: Этот набор данных включает информацию о медицинских показателях и предназначен для предсказания наличия диабета, что является задачей бинарной классификации.
-
UCI Machine Learning Repository: Поиск по этому ресурсу предлагает множество различных маломасштабных датасетов, включая различные данные по здоровью и факторам, влияющим на различные заболевания.
Ресурсы для поиска датасетов:
- Kaggle: Платформа для соревнований по анализу данных и предоставляющая богатый выбор наборов данных для проектирования.
- OpenML: Обширный репозиторий для обмена данными для анализа данных.
- UCI Machine Learning Repository: Один из самых известных и проверенных источников для различных наборов данных.
Примечание:
Учитывая специфику вашего исследования, будьте осторожны с обобщениями, полученными на основе низкоразмерных датасетов. Разные аспекты работы нейронных сетей могут вести себя по-разному в зависимости от сложности данных и их размерности. Всегда полезно применять несколько различных данных, чтобы получить более полное представление о поведении моделей.
Используя указанные выше подходы и наброски, вы сможете провести более разнообразные и информативные исследования в своей работе.