数据集概述
本数据集包含十八个用于测试自定义树分裂准则的文件，以CSV格式为主，辅以压缩文件。涵盖人工生成数据集、经典公开数据集及医学相关数据集，可用于算法性能评估与验证。
文件详解
- 文件名称: 数据集包含多种命名模式的文件，如编号数据集（dataset_18.csv、dataset_37.csv等）、语义关键词数据集（breast+cancer+wisconsin+original.zip、iris.zip等）及人工生成数据集（N_1000_Features_10_Classes_4_Informative_5.csv等）
- 文件格式: 以.csv格式为主（12个文件），包含.zip压缩文件（6个文件）
- 文件内容:
- CSV文件示例（dataset_44087.csv）: 包含V1至V5特征列及Class标签列
- CSV文件示例（dataset_18.csv）: 包含att1至att6特征列及class标签列
- ZIP文件: 包含经典公开数据集压缩包，如breast+cancer+wisconsin+original.zip、iris.zip等
适用场景
- 机器学习算法测试: 用于验证自定义树分裂准则在分类任务中的性能
- 算法比较研究: 对比不同树分裂策略在各类数据集上的效果
- 数据挖掘实验: 支持分类算法的基准测试与性能评估
- 教育与教学: 可作为机器学习课程中树模型分裂准则的实践案例数据
