分類の有名なデータセットある？
はい、いくつか有名な分類用のデータセットがあります。その中には、機械学習のアルゴリズムをテストし、モデルの性能を評価するためによく使用されるものが含まれています。以下にいくつか例を挙げます。
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Irisデータセット: フィッシャーのアヤメのデータセットは、3つの品種のアヤメ（Setosa、Versicolor、Virginica）の花の4つの特徴量（がく片と花びらの長さと幅）を含みます。これは、多くの機械学習アルゴリズムの初期のテストベッドとして広く使用されています。
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MNISTデータセット: このデータセットは、手書きの数字（0から9までの数字）の画像から成ります。各画像は28×28ピクセルのグレースケール画像で、目的は画像が表す数字を識別することです。
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CIFAR-10およびCIFAR-100: CIFAR-10データセットは、32×32ピクセルのカラー画像で10の異なるクラスに分類された60000の画像を含んでいます。CIFAR-100は同様にして100のクラスに分類されています。
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Titanicデータセット: これはKaggleで有名なデータセットの1つであり、タイタニック号の乗客の生存者を予測するための特徴量（性別、年齢、客室クラスなど）が含まれています。
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Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) データセット: このデータセットは、乳がんの細胞塊のデジタル画像から抽出された特徴量を含み、それぞれが良性か悪性かを示すラベルが付いています。
これらは分類問題に適したいくつかの有名なデータセットの例ですが、他にも多くのデータセットがあります。どのデータセットが最適かは、解決しようとしている問題や試したいアルゴリズムに依存します。