本文將介紹如何為UCI機器學習庫引入一個簡單直觀的API。用戶可以借此查看數(shù)據(jù)集描述，搜索感興趣的數(shù)據(jù)集，甚至可以根據(jù)數(shù)據(jù)集大小或機器學習任務(wù)分類下載。

介紹

UCI機器學習庫是機器學習領(lǐng)域的一個神器。對于初學者和進階學習者來說，它就像一家商店。它將數(shù)據(jù)庫、業(yè)務(wù)知識以及用于機器學習算法實證分析的數(shù)據(jù)生成器集中在一起。1987年，加州大學歐文分校的David Aha和他的學生以ftp檔案的形式創(chuàng)建了該網(wǎng)站。從那時開始，全世界的學生、教育工作者和研究人員將其作為機器學習數(shù)據(jù)集的主要來源。作為文檔影響的一個標志，它已被引用超過1000次，使其成為計算機科學中引用率最高的100篇“論文”之一。

附UCI鏈接：

http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

相比之下，用戶要操縱門戶網(wǎng)站費時費力，因為感興趣的數(shù)據(jù)集沒有簡單直觀的API或下載鏈接，必須跳轉(zhuǎn)多個頁面才能轉(zhuǎn)到目標數(shù)據(jù)所在的原始頁面。此外，如果你對特定類型的機器學習任務(wù)（例如回歸或分類）感興趣并且想要下載與該任務(wù)相對應(yīng)的所有數(shù)據(jù)集，很難通過簡單的命令實現(xiàn)。

我很高興能為UCI ML網(wǎng)站引入一個簡單直觀的API，用戶可以輕松查找數(shù)據(jù)集描述，搜索他們感興趣的特定數(shù)據(jù)集，甚至可以按大小或機器學習任務(wù)分類下載數(shù)據(jù)集。

從此處下載

這是一個由MIT授權(quán)的Python 3.6開源代碼庫，它提供了函數(shù)和方法，以便用戶通過交互方式使用UCI ML數(shù)據(jù)集。以下Github頁面可以下載/復(fù)制/分離代碼庫。

附Github：

https://github.com/tirthajyoti/UCI-ML-API

所需要的包

運行此代碼只需要以下三個廣泛使用的Python包。為了便于安裝這些支持包，setup.bash和setup.bat文件包含在我的repo中。只需在Linux / Windows shell中運行即可！

Pandas

Beautifulsoup 4

Requests

如何運行？

首先，確保你已連接到網(wǎng)絡(luò)！然后，只需下載/克隆Github中的repo，確保安裝了以上包。

git clone https://github.com/tirthajyoti/UCI-ML-API.git

{your_local_directory}

然后轉(zhuǎn)到已克隆Git的your_local_directory并在終端上運行以下命令。

python Main.py

隨后將打開一個菜單，允許你執(zhí)行各種任務(wù)。菜單的屏幕截圖如下：

目前支持的特征和函數(shù)

以下是目前應(yīng)用的特征（即上圖中1-9）

1.抓取整個網(wǎng)站以構(gòu)建本地數(shù)據(jù)庫，其中包括數(shù)據(jù)集名稱，描述和URL。

2.抓取整個網(wǎng)站以構(gòu)建本地數(shù)據(jù)庫，其中包括數(shù)據(jù)集名稱，大小和機器學習任務(wù)。

3.搜索并下載特定數(shù)據(jù)集。

4.下載前幾個數(shù)據(jù)集。

5.顯示所有數(shù)據(jù)集的名稱。

6.顯示所有數(shù)據(jù)集的簡要描述。

7.搜索數(shù)據(jù)集的單行描述和網(wǎng)頁鏈接（了解更多信息）。

8.根據(jù)數(shù)據(jù)集大小下載數(shù)據(jù)集。

9.根據(jù)與之關(guān)聯(lián)的機器學習任務(wù)下載數(shù)據(jù)集。

案例（搜索并下載某個數(shù)據(jù)集）

例如，如果要下載著名的Iris數(shù)據(jù)集，只需從菜單中選擇選項3，輸入存儲的本地數(shù)據(jù)庫的名稱（以便搜索更迅速）。 就可以下載Iris數(shù)據(jù)集并將其存儲在名為“Iris”的文件夾中！

案例（搜索包含關(guān)鍵詞的數(shù)據(jù)集）

如果選擇選項7，將使用關(guān)鍵字進行搜索，得到名稱與搜索字符串匹配的所有數(shù)據(jù)集（甚至部分）的簡短摘要。你還可以獲得每個結(jié)果的網(wǎng)頁鏈接，以便根據(jù)需要進一步探索數(shù)據(jù)。 下面的屏幕截圖是使用關(guān)鍵詞Cancer進行搜索的結(jié)果。

如果你想另辟蹊徑

如果你想避開這個簡單的用戶API，而使用基礎(chǔ)函數(shù)，也是可行的。大致流程如下，首先導(dǎo)入必要的包。

fromUCI_ML_Functions import*importpandas aspd

read_dataset_table()：從url讀取數(shù)據(jù)集并進一步處理以便后續(xù)的數(shù)據(jù)清洗和分類。

url：

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html

clean_dataset_table()：清洗原始數(shù)據(jù)集（數(shù)據(jù)框?qū)ο螅―ataFrame））并返回數(shù)據(jù)。處理后的數(shù)據(jù)刪除了包含空缺值的觀測。并且刪除了“默認任務(wù)”列，該列用來顯示與數(shù)據(jù)集關(guān)聯(lián)的主機學習任務(wù)。

build_local_table(filename=None, msg_flag=True)：讀取UCI ML網(wǎng)站并使用名稱，大小，ML任務(wù)，數(shù)據(jù)類型等信息構(gòu)建本地表。

filename:用戶可以選擇的文件名。如果未選擇，則選擇默認名稱（'UCI table.csv'）

msg_flag：控制信息復(fù)雜度（verbosity）

build_dataset_list()：抓取UCI ML數(shù)據(jù)集頁面的信息，并構(gòu)建包含所有數(shù)據(jù)集信息的列表。

build_dataset_dictionary()：抓取UCI ML數(shù)據(jù)集頁面的信息，并構(gòu)建包含所有數(shù)據(jù)集名稱和描述的字典(dictionary)。此外，還對應(yīng)數(shù)據(jù)集生成了唯一標識符，下載器需要這個標識符字符串來下載數(shù)據(jù)文件。這種情況下，通用名稱不起作用。

build_full_dataframe()：構(gòu)建一個包含所有信息的數(shù)據(jù)框（DataFrame），包括用于下載數(shù)據(jù)的URL鏈接。

build_local_database(filename=None, msg_flag=True)：讀取UCI ML網(wǎng)站并使用以下信息構(gòu)建本地數(shù)據(jù)庫：name，abstract，data page URL。

filename：可由用戶選擇的文件名。如果未選擇，程序?qū)⑦x擇默認名稱（'UCI database.csv'）

msg_flag：控制信息復(fù)雜度（verbosity）

return_abstract(name,local_database=None,msg_flag=False)：通過搜索給定的名稱，返回特定數(shù)據(jù)集的單行描述（以及更多信息的網(wǎng)頁鏈接）。

local_database：本地存儲的數(shù)據(jù)庫名稱（CSV文件），即在同一目錄中，其中包含有關(guān)UCI ML repo上所有數(shù)據(jù)集的信息

msg_flag：控制信息復(fù)雜度（verbosity）

describe_all_dataset(msg_flag=False)：調(diào)用build_dataset_dictionary函數(shù)并顯示所有數(shù)據(jù)集的描述。

print_all_datasets_names(msg_flag=False)：調(diào)用build_dataset_dictionary函數(shù)并顯示所有數(shù)據(jù)集的名稱。

extract_url_dataset(dataset,msg_flag=False)：給定數(shù)據(jù)集標識符，此函數(shù)提取實際原始數(shù)據(jù)所在頁面的URL。

download_dataset_url(url,directory,msg_flag=False,download_flag=True)：從給定url中的鏈接下載所有文件。

msg_flag：控制信息復(fù)雜度（verbosity）

download_flag：默認為True。如果設(shè)置為False，則僅創(chuàng)建目錄但不下載（用于測試目的）

download_datasets(num=10,local_database=None,msg_flag=True,download_flag=True)：下載數(shù)據(jù)集并將它們放在以數(shù)據(jù)集命名的本地目錄中。默認情況下，僅下載前10個數(shù)據(jù)集。用戶可以選擇要下載的數(shù)據(jù)集數(shù)量。

msg_flag：控制信息復(fù)雜度（verbosity）

download_flag：默認為True。如果設(shè)置為False，則僅創(chuàng)建目錄但不啟動下載（用于測試目的）

download_dataset_name(name,local_database=None,msg_flag=True,download_flag=True)：根據(jù)下載指定名稱的數(shù)據(jù)集。

local_database：本地存儲的數(shù)據(jù)庫名稱（CSV文件），即在同一目錄中包含有關(guān)UCI ML存儲庫中所有數(shù)據(jù)集的名稱和URL信息

msg_flag：控制信息復(fù)雜度（verbosity）

download_flag：默認為True。如果設(shè)置為False，則僅創(chuàng)建目錄但不啟動下載（用于測試目的）

download_datasets_size(size='Small',local_database=None,local_table=None,msg_flag=False,download_flag=True)：下載滿足'size'標準的所有數(shù)據(jù)集。

size：用戶想要下載的數(shù)據(jù)集的大小。取值可以是以下任何一種：‘Small’, ‘Medium’, ‘Large’, ’Extra Large’。

local_database：本地存儲的數(shù)據(jù)庫名稱（CSV文件），即在同一目錄中包含有關(guān)UCI ML存儲庫中所有數(shù)據(jù)集的名稱和URL信息。

local_table：本地存儲的數(shù)據(jù)庫名稱（CSV文件），即在同一目錄中包含關(guān)于UCI ML repo上所有數(shù)據(jù)集的特征信息，即樣本數(shù)量以及數(shù)據(jù)集執(zhí)行的機器學習任務(wù)類型。

msg_flag：控制信息復(fù)雜度（verbosity）。

download_flag：默認值為True。如果設(shè)置為False，則僅創(chuàng)建目錄而不下載（用于測試目的）。

download_datasets_task(task='Classification',local_database=None,local_table=None,msg_flag=False,download_flag=True)：下載用戶想要的所有符合ML任務(wù)標準的數(shù)據(jù)集。

task：用戶想要下載數(shù)據(jù)集的機器學習任務(wù)。task取值可以是以下任何一種：'Classification', 'Recommender Systems', 'Regression', 'Other/Unknown', 'Clustering', 'Causal Discovery'

local_database：本地存儲的數(shù)據(jù)庫名稱（CSV文件），即在同一目錄中包含有關(guān)UCI ML存儲庫中所有數(shù)據(jù)集的名稱和URL信息

local_table：本地存儲的數(shù)據(jù)庫名稱（CSV文件），即在同一目錄中包含關(guān)于UCI ML repo上所有數(shù)據(jù)集的特征信息，即樣本數(shù)量以及數(shù)據(jù)集執(zhí)行的機器學習任務(wù)類型

msg_flag：控制信息復(fù)雜度（verbosity）

download_flag：默認值為True。如果設(shè)置為False，則僅創(chuàng)建目錄而不下載（用于測試目的）