机器学习模型的优劣取决于其接受训练的数据。因此，获取高质量且相关的数据集是机器学习流程中的关键步骤。我们来看看机器学习的不同数据源以及如何获取。
Public Datasets
有很多公开的数据集，你可以用于机器学习。一些受欢迎的公开数据集源包括 Kaggle、UCI 机器学习存储库、Google 数据集搜索以及 AWS 公共数据集。这些数据集通常用于研究并且向公众开放。
Data Scraping
数据抓取涉及自动从网站或其他来源提取数据。它是一种有用的方法，可以获取尚未作为预先打包数据集提供的数据。然而，确保以合乎道德和合法的方式抓取数据，而且来源可靠且准确非常重要。
Data Purchase
在一些情况下，可能需要购买机器学习数据集。许多公司销售针对特定行业或用例定制的预先打包数据集。在购买数据集之前，评估其质量以及与你的机器学习项目之间的相关性非常重要。
Data Collection
数据收集涉及从各种来源手动收集数据。这会很耗时并且需要仔细规划，以确保数据准确且与你的机器学习项目相关。这可能涉及调查、采访或其他形式的数据收集。
Strategies for Acquiring High Quality Datasets
一旦你识别出你的数据源，确保数据质量好且与你的机器学习项目相关就非常重要。以下是获取高质量数据集的一些策略 −
Identify the Problem You Want to Solve
在获取数据集之前，确定使用机器学习想要解决的问题非常重要。这将帮助你确定需要何种类型的数据以及从哪里获取。
Determine the Size of the Dataset
数据集的大小取决于你努力解决的问题的复杂性。一般来说，你拥有的数据越多，你的机器学习模型的表现越好。然而，确保数据集不是太大且不包含无关或重复的数据非常重要。
Ensure the Data is Relevant and Accurate
确保数据和你努力解决的问题相关且准确非常重要。确保数据来自可靠的来源并且已被验证。
Preprocess the Data
数据预处理涉及清理、标准化和转换数据，以便为机器学习做准备。这一步对于确保机器学习模型可以理解并有效使用数据至关重要。