联邦学习异构数据实验数据集FederatedLearningHeterogeneousDataExperimentDataset-aminbira
数据来源：互联网公开数据
标签：联邦学习, 异构数据, 机器学习, 数据分布, 模型训练, 分布式学习, KDD, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于联邦学习实验的结构化数据，旨在模拟不同数据分布情况下的模型训练场景。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为用于模型训练的静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于模拟不同地区或用户数据分布的场景。
数据维度：数据集包含多个子集，每个子集模拟不同的数据异构性，如独立同分布（IID）、非独立同分布（Non-IID）、标签数量差异、数据量差异等。数据集中包括用于训练的特征（F1-F41或0-40）和类别标签（Class）。
数据格式：数据以CSV格式存储，方便进行数据分析和模型训练。数据集包含多个子文件夹，每个子文件夹下包含训练集（Train）和测试集（Test）。
来源信息：数据集源于KDD（Knowledge Discovery and Data Mining）相关研究，用于联邦学习算法的实验和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于联邦学习领域的研究，包括不同数据分布对模型性能的影响、联邦学习算法的优化与改进等。
行业应用：为金融、医疗、物联网等数据隐私敏感行业提供数据支持，用于在保护数据隐私的前提下进行模型训练和部署。
决策支持：支持对联邦学习方案的评估，帮助选择合适的数据划分策略和模型训练方法。
教育和培训：作为联邦学习、分布式机器学习等课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解和应用联邦学习技术。
此数据集特别适合用于探索不同数据异构性对联邦学习模型性能的影响，以及评估不同联邦学习算法的优劣，帮助用户构建更高效、更安全的分布式机器学习系统。
