Iris: Набор данных, содержащий измерения характеристик трех видов ирисов для задачи классификации. Digits

Вот некоторые из наиболее известных наборов данных, доступных в scikit-learn:
Iris: Набор данных, содержащий измерения характеристик трех видов ирисов для задачи классификации.
Digits: Набор данных, содержащий изображения рукописных цифр от 0 до 9 для задачи классификации.
Wine: Данные о химическом составе вин разных сортов для задачи классификации.
Breast Cancer (рак груди): Набор данных, содержащий характеристики клеток изображений биопсий ткани груди для задачи классификации рака груди.
Diabetes: Набор данных, содержащий информацию о пациентах с диабетом для задачи регрессии.
Labeled Faces in the Wild (LFW): Набор данных, содержащий изображения лиц знаменитостей для задачи распознавания лиц.
20 Newsgroups: Набор данных, содержащий текстовые сообщения из разных новостных групп для задачи классификации текстов.

Набор данных Бостонского Жилища (Boston Housing Dataset): Этот набор данных содержит информацию о ценах на жилье в Бостоне и используется для задач регрессии. Он включает 13 характеристик жилья и целевую переменную - медианную стоимость жилья.

Набор данных Оливетти (Olivetti Faces Dataset): Этот набор данных содержит изображения лиц и используется для задач распознавания лиц.
Набор данных Онкологии груди (Breast Cancer Wisconsin Dataset): Этот набор данных содержит информацию о характеристиках клеток из биопсий молочных желез и используется для задач бинарной классификации рака груди.
Набор данных Шахматных Позиций (Chess Endgame Positions): Этот набор данных содержит информацию о шахматных позициях и используется для задач классификации.
Набор данных Спама (SpamBase Dataset): Этот набор данных содержит информацию о сообщениях электронной почты и используется для задач классификации спама.
Набор данных Титаника (Titanic Dataset): Этот набор данных содержит информацию о пассажирах судна "Титаник" и используется для задач классификации выживших.
Набор данных Пиццы (Pizza Dataset): Этот набор данных содержит информацию о разных видах пиццы и используется для задач классификации.