2025 年用于机器学习的15个最佳公共数据集

在机器学习中，数据的可用性和质量直接影响模型的性能。对于人工智能从业者来说，选择合适的数据集对于构建可靠且可扩展的系统至关重要。公共数据集是不可或缺的资源，它们提供了庞大且多样化的真实世界数据仓库，可用于训练、验证和测试。

本文将深入探讨一些最有价值的公共机器学习数据集，涵盖了从传统机器学习任务的基础数据集，到专为深度学习和特定领域优化的数据集。无论您是在开发用于分类、回归、聚类还是强化学习的模型，下列数据集都将帮助您加速模型的开发与实验。

1. Bright data Datasets

Bright Data（原名 Luminati Networks）提供可直接使用的、最新的、结构化的数据集，涵盖超过 120 个领域。其服务专注于高质量、经过验证的数据，使企业无需自行构建爬虫或绕过网站封锁即可获取关键数据集。这些数据集专为营销、房地产、人工智能、潜在客户开发以及金融服务等行业的企业和研究人员设计。Bright Data 坚持合乎道德的数据收集方式，并提供每日更新与灵活的订阅选项，以满足不同的数据需求。

主要特征：

• 数据集覆盖面广： Bright Data 提供来自 120 多个领域的数据集，包括 LinkedIn、Amazon、Instagram、TikTok、Zillow 等。这些数据集涵盖社交媒体资料、产品列表、职位发布、房地产信息等主题。

• 干净且经过验证的数据： 数据集中无重复和错误，确保您获得的均是可直接用于分析和建模的高质量数据。

• 实时数据更新： Bright Data 每日刷新数据集，并提供每月更新，保证数据的时效性与准确性。

• 可定制化数据： 用户可以借助 AI 驱动的工具，根据需求筛选数据集，并以 JSON、CSV 或 Parquet 等多种格式获取数据。

• 合规与道德的数据收集： Bright Data 保持 100% 道德合规的数据收集方式，严格遵循相关法律标准。

• 灵活的数据交付方式： 数据可通过 API、S3、Webhooks 等多种方式交付，以便无缝集成至现有系统。

• 具成本效益的订阅方案： 通过批量折扣、战略性套餐和定制化订阅模式，Bright Data 提供具有竞争力的价格，以满足不同规模企业的需求。

Bright Data 的数据集非常适合需要实时、最新信息的企业，用于 AI 训练、市场调研、潜在客户开发和竞争分析。例如，房地产投资者可以利用 Zillow 房源和 Airbnb 房源数据来追踪市场趋势，而营销团队则可以借助 LinkedIn 和 Instagram 的社交媒体数据来优化潜在客户开发和营销活动的目标定位。

2. UCI Machine Learning Repository

UCI 机器学习库是目前最全面、使用最广泛的机器学习研究数据集集合之一。自 1987 年创立以来，它一直是学术界的重要资源。该数据仓库收录了来自生物学、金融、医疗、物理等多个领域的数据集，使其成为研究人员和从业者的多功能工具。

主要特征：

• 领域广泛： 数据库涵盖与分类、回归、聚类以及推荐系统相关的数据集。

• 社区贡献： 来自全球研究人员的持续贡献，确保数据集不断更新并保持多样性。

• 详细描述： 每个数据集都附带特征说明、问题背景，甚至有时包括基准性能结果，有助于算法对比和基准测试。

• 易于获取： 数据集可免费下载，且仓库结构清晰，便于导航。

UCI 数据集常用于教育目的以及作为测试和比较机器学习算法的基准。一些最著名的机器学习数据集，如 Iris 数据集 和 Adult 数据集，都可以在此获取。其丰富的数据类型也使其成为解决实际问题、应用不同机器学习模型的首选来源。

3. Kaggle Datasets

Kaggle 以数据科学竞赛闻名，但它同样提供了庞大的数据集资源库。Kaggle Datasets 收录了涵盖多个领域的高质量数据集，如图像识别、自然语言处理（NLP）、时间序列预测以及金融分析。Kaggle 平台还为数据科学家和研究人员提供了一个协作环境，便于讨论、分享和改进研究成果。

主要特征：

• 数据多样性： 从结构化数据到非结构化数据（如图像和文本），Kaggle 提供几乎适用于所有机器学习任务的数据集。

• 竞赛数据： 许多数据集来自 Kaggle 的竞赛，具备真实世界的挑战背景。

• 公共与私有数据集： Kaggle 提供开源和私有数据集。私有数据集多用于竞赛，参与者需注册才能获取。

• 社区支持： Kaggle 提供论坛，参与者可以讨论数据集、交流想法，甚至分享内核（代码笔记本）。

• 数据探索工具： Kaggle 提供内置的数据可视化与探索工具，用户可以轻松上手。

Kaggle Datasets 平台非常适合想要快速进入机器学习项目的人。无论是参加竞赛还是学习新技术，Kaggle 丰富的数据集以及配套的社区资源，都能帮助您提升技能并接触到新的问题场景。

4. OpenML

OpenML 是一个开放平台，旨在促进数据集、机器学习模型和工作流程的共享与协作。它不仅允许用户访问各种数据集，还支持用户分享和基准测试机器学习模型。OpenML 的目标是通过提供透明且协作式的数据科学方法，打造一个加速科学发现的生态系统。

主要特征：

• 数据集与模型共享： OpenML 不仅支持数据集的共享，还支持机器学习模型的共享，方便复现实验结果并在前人研究的基础上进行拓展。

• 基准测试： 用户可以在公共数据集上对模型进行基准测试，并将结果与他人进行对比。

• 协作环境： OpenML 鼓励用户贡献数据集、分享实验并讨论方法，从而促进合作。

• 可搜索的数据仓库： 平台提供强大的搜索和筛选功能，用户可以根据任务类型、特征或性能轻松找到合适的数据集。

• 与主流库集成： OpenML 与 scikit-learn 等主流机器学习库集成，用户可以在本地环境中直接加载数据集并训练模型。

OpenML 非常适合需要协作平台来交换数据集和机器学习模型的数据科学家。同时，它也是研究人员验证模型或比较多种方法结果的绝佳选择。

5. Microsoft Research Open Data

Microsoft Research Open Data 提供了一系列高质量的公共数据集，涵盖医疗、环境、经济和社会科学等领域。这些数据集由微软研究院提供，并与多所大学及其他机构合作推出。该计划旨在推动开放研究与协作，为研究人员提供有价值的数据，以促进各领域的前沿发展。

主要特征：

• 数据多样性： 数据集覆盖环境科学、健康研究以及社会数据等多个领域。

• 真实应用场景： 许多数据集曾用于微软自身的研究项目，使其对机器学习项目具有实用性和参考价值。

• 高质量标准： 微软研究院提供的数据通常经过精心整理和详细文档化，便于研究人员应用机器学习方法。

• 协作支持： Microsoft Research Open Data 通过向公众开放数据，促进研究人员与机构之间的合作。

Microsoft Research Open Data 非常适合学术和科学研究，尤其对需要高质量、可靠数据的医疗和环境研究项目极具价值。其对开放研究的专注，使其成为致力于推动数据驱动科学发展的团队的重要资源。

6. Amazon Web Services (AWS) Public Datasets

Amazon Web Services（AWS）公共数据集提供了庞大的云端数据集合，涵盖生物学、经济学、气候科学等领域。这些数据集免费提供，并且利用了 AWS 可扩展的云基础设施，使用户能够快速高效地处理大型数据集。AWS 平台专为需要访问海量数据进行数据分析或机器学习任务的用户设计。

主要特征：

• 大规模数据： 许多 AWS 数据集体量巨大，非常适合大数据分析和机器学习任务。

• 云端优化： 数据托管在 AWS 基础设施上，可与其他 AWS 服务（如 S3、EC2 和 SageMaker）无缝集成。

• 数据多样性： AWS 提供涵盖基因组学、卫星影像等多个领域的数据集。

• 免费访问： 数据集可免费使用，同时 AWS 用户可利用平台的计算能力进行分析，但处理大规模数据集时可能会产生云计算费用。

• 多种数据格式： AWS 数据集提供多种格式，便于与不同工具和编程语言集成。

AWS 公共数据集非常适合需要处理大规模数据集的数据科学家和机器学习从业者。通过与 AWS 服务的集成，用户可以扩展分析规模并在大数据上执行分布式计算，是资源密集型项目的理想选择。

7. ImageNet

ImageNet 是计算机视觉领域最著名、使用最广泛的数据集之一。它包含数百万张标注图像，覆盖数千个类别，是训练深度学习模型的强大资源，尤其适用于图像分类、目标检测和特征提取。ImageNet 在推动深度学习发展方面起到了关键作用，并仍然是评估模型性能的基准数据集。

主要特征：

• 大规模数据集： ImageNet 包含超过 1,400 万张标注图像，涵盖 20,000 多个类别，是计算机视觉中最大、最多样化的数据集之一。

• 高质量标注： 图像均经过精确分类，提供清晰、高质量的标注，对于监督学习至关重要。

• 年度竞赛： ImageNet 每年举办 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC），推动了计算机视觉的重大进展，包括深度卷积神经网络（CNN）的发展。

• 广泛应用： ImageNet 已被用于图像分类、目标检测、图像描述等多种任务，成为模型基准测试的标准数据集。

ImageNet 主要用于训练图像分类模型、目标检测系统以及基于深度学习的计算机视觉系统。它被各大研究实验室和科技公司广泛采用，用于构建稳健且高性能的视觉识别系统。

8. COCO (Common Objects in Context)

COCO 是一个大规模数据集，专为目标检测、图像分割和图像描述等任务设计。该数据集具有高度细致且挑战性强的特点，图像标注涵盖 80 多个对象类别。COCO 提供丰富多样的标注信息，包括物体边界、人类姿态关键点以及图像描述，非常适合处理超越简单分类的复杂计算机视觉任务。

主要特征：

• 全面标注： COCO 数据集中的每张图像都包含物体标签、边界框、分割掩码以及人体姿态关键点。

• 多样化图像来源： 数据集包含各种真实场景图像，包括拥挤场景、多样背景及不同光照条件，适合开发稳健的计算机视觉模型。

• 大规模： COCO 包含超过 30 万张图像和 250 万个标注实例，涵盖丰富的场景与物体类别。

• 多任务支持： 数据集支持多种计算机视觉任务，包括图像分类、目标检测、分割和图像描述生成。

COCO 常用于训练和评估目标检测、语义分割及图像描述生成模型。它尤其适合构建需要对复杂场景中的物体进行精细识别和空间理解的应用。

9. SEER Cancer Statistics

主要特征：

• 癌症统计数据： SEER 提供关于不同癌症类型及患者人口学特征的详细发病率、存活率和死亡率统计数据。
• 纵向数据： 数据集覆盖多个年代，可用于对癌症趋势、存活率和治疗效果进行长期研究。
• 人口学分层： 数据按年龄、种族、性别和地理位置进行分类，便于深入分析健康差异。
• 公共卫生洞察： SEER 数据可用于制定癌症预防策略、早期检测和治疗计划，并基于统计趋势提供参考。

SEER 癌症统计数据被研究人员、公共卫生机构和医疗政策制定者广泛使用，用于分析癌症趋势、识别风险因素以及评估癌症治疗和预防项目的有效性。它也是开发癌症诊断与预后预测模型的重要资源。

10. LendingClub Loan Data

LendingClub 贷款数据提供了通过 LendingClub 平台发放的贷款的详细数据集，该平台是一种点对点借贷服务。该数据集包含关于贷款属性、借款人特征以及还款历史的信息，广泛用于信用风险分析、贷款违约预测模型开发以及金融建模。

主要特征：

• 详细贷款数据： 数据集记录了贷款的详细信息，包括贷款金额、利率、期限以及借款人的信用评分。

• 还款数据： 提供关于贷款还款的信息，包括按时还款、逾期还款和违约情况。

• 大规模数据集： 拥有数百万条记录，为开发预测贷款表现的模型提供了坚实基础。

• 金融洞察： LendingClub 数据非常适合进行信用风险分析、评估借款人特征对贷款表现的影响，以及分析借款人的金融行为。

LendingClub 贷款数据常被金融分析师、数据科学家和机器学习从业者用于构建信用评分模型、预测贷款违约以及进行金融风险分析。对于从事金融科技领域预测分析的人员而言，这也是一项非常有价值的资源。

11. Yelp Open Dataset

Yelp 开放数据集包含丰富的用户生成评论、商家信息和评分，是进行情感分析、推荐系统以及自然语言处理（NLP）任务的极佳资源。该数据集旨在帮助研究人员和开发者创建模型，以预测评分、分类评论并理解用户偏好。

主要特征：

• 用户评论与评分： 数据集包含超过 800 万条用户评论和评分，提供丰富的情感数据来源。

• 商家信息： 数据集包括商家信息，如位置、营业时间及服务类型，对于构建推荐系统非常有价值。

• 元数据： Yelp 数据集包含用户信息（已匿名化）及商家类别等元数据，可用于聚类、分类及推荐建模。

• 情感与 NLP： Yelp 评论提供了理想的自然语言语料库，非常适合用于情感分析和 NLP 应用。

Yelp 开放数据集被广泛用于开发推荐系统、进行情感分析以及理解客户评论。它在酒店、餐饮和零售等行业的应用尤为重要，因为理解客户反馈对于改进服务和产品至关重要。

12. IMDb Datasets

IMDb（互联网电影数据库）提供了与电影、电视剧、演员、导演及制作团队相关的全面数据集。这些数据集包含详细信息，如电影评分、剧情简介、演员名单等。IMDb 数据集被广泛用于构建推荐系统、进行情感分析，甚至研究娱乐行业趋势。

主要特征：

• 电影与电视剧数据： 包括电影、电视剧、演员、导演、制片公司及类型等信息。

• 用户评分与评论： IMDb 数据集提供用户评分，非常适合用于情感分析以及了解公众对媒体内容的评价。

• 丰富元数据： 包含电影预算、票房收入、制作日期以及演员角色等详细信息。

• 全面覆盖： 数据不仅涵盖电影本身，还包括相关元素如原声带、评论和预告片，为娱乐世界提供整体视角。

IMDb 数据集常用于开发电影推荐系统、情感分析模型，甚至研究媒体消费趋势。它们还可用于预测电影票房成功与分析演员或导演对影片口碑的影响。

13. U.S. Government's Open Data

Data.gov 是美国政府的开放数据平台，提供来自联邦机构、州及地方政府，甚至国际组织的海量公共数据集。该平台涵盖健康、教育、交通、农业、环境等众多主题，旨在促进透明度、创新以及数据驱动应用的发展。

主要特征：

• 主题广泛： 数据集涵盖气候、能源、经济、公共安全、教育等领域，为分析提供多样化的信息。

• 政府透明度： Data.gov 提供便捷访问各联邦机构收集的数据，增强政府透明度与问责性。

• 公共卫生与安全： 包含与公共卫生（如 COVID-19 统计）及灾害应对相关的重要数据集，对社会研究和公共政策制定有参考价值。

• 开放访问： 数据对公众免费开放，可用于研究、开发和创新。

Data.gov 非常适合用于公共政策、经济学、环境研究及社会科学等领域的研究。该平台被研究人员、开发者及政府机构广泛使用，用于开发应用、可视化趋势以及支持数据驱动决策。

14. World Bank Open Data

世界银行开放数据平台提供全球发展数据，包括经济指标、社会统计和环境数据。该平台收录了超过 16,000 个数据集，涵盖全球贫困、教育、健康和贸易等主题。这些数据集对于从事全球发展问题的政策制定者、研究人员和分析师具有重要价值。

主要特征：

• 全球覆盖： 提供 200 多个国家和地区的数据，涵盖多样的经济、社会和环境指标。

• 经济指标： 包含 GDP、通胀、就业和贸易等数据，非常适合宏观经济分析。

• 社会与环境数据： 提供贫困、健康、教育和环境可持续性等主题的数据，对于社会研究和发展规划至关重要。

• 时间序列数据： 许多数据集以时间序列形式呈现，可用于对趋势进行纵向分析。

世界银行开放数据被广泛用于经济研究、发展研究和政策分析，也适用于全球健康、扶贫、环境可持续性及社会发展等领域的研究。

15. FEMA Disaster Data

美国联邦应急管理局（FEMA）提供与灾害相关的数据集，涵盖美国的自然灾害和人为灾害。这些数据集提供了关于飓风、洪水、野火和龙卷风等灾害的发生频率、规模及影响的洞察。FEMA 的数据在灾害管理、风险评估和应急响应规划中具有重要作用。

主要特征：

• 全面的灾害数据： 包含自然灾害和人为灾害的发生及后果数据，如受影响区域、损失情况和死亡人数。

• 应急响应与恢复数据： 提供 FEMA 的响应行动信息，包括向受灾社区提供的财政援助和救援措施。

• 实时更新： 数据会随着新灾害事件频繁更新，适用于实时分析和决策。

• 地理空间数据： 许多数据集附带地理信息（GIS），便于绘制受灾区域地图和规划应对措施。

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结尾

公共数据集在机器学习工作流程中是一项重要的资产。它们在各个领域广泛可得——从医疗到金融，乃至更多领域——使从业者能够在无需从零收集数据的情况下解决复杂问题。然而，成功的关键不仅在于选择合适的数据集，还在于确保恰当的预处理以及将其有效集成到机器学习流程中。通过利用这些数据集，研究人员和工程师能够在遵循行业标准和数据科学最佳实践的同时，推动人工智能的发展边界。

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• 机器学习
• brightdata 数据集

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