为回归问题选择数据集时，应关注三个关键因素：问题相关性、数据质量和特征适用性。首先确定目标变量（您要预测的值），并确保数据集中包含与其逻辑相关的特征。例如，如果预测房价，相关特征可能包括房屋面积、位置和卧室数量。避免使用不相关或冗余列的数据集，因为它们会引入噪声或使模型训练复杂化。此外，检查数据的完整性——关键特征中的缺失值会影响准确性。Python 中的 pandas 等工具可以帮助检查空值，并且可能需要插补（例如，用中位数填充缺失值）或删除列等技术。
接下来，评估数据集的大小和平衡性。回归模型通常需要足够的数据来捕获模式，尤其是在特征与目标之间的关系复杂时。一个经验法则是，行数至少是特征数量的 10 倍，但这因用例而异。例如，包含 100 个样本和 5 个特征的数据集可能足以进行简单的线性回归，但神经网络则需要更多数据。此外，确保目标变量的分布适当。如果预测罕见事件（例如，极端房价），请检查这些情况是否有足够的代表性。对于倾斜的目标，可以考虑进行对数缩放等转换，或使用与问题目标一致的评估指标（例如 RMSE、MAE）。
最后，通过预处理和测试来验证数据集的可用性。尽早将数据分割为训练集和测试集，以避免数据泄露并实际评估模型性能。例如，使用 scikit-learn 的 train_test_split 保留 20-30% 的数据用于验证。对特征进行归一化或标准化预处理，尤其是在使用 SVM 或梯度提升树等算法时。使用方差膨胀因子 (VIF) 或相关矩阵检查多重共线性（特征之间的高度相关性），因为这会影响线性模型的稳定性。如果数据集缺少关键特征，可以考虑用外部数据源进行扩充——例如，向自行车租赁预测模型添加天气数据。始终测试多种回归算法（线性回归、决策树等），以确保数据集支持跨方法的连贯、可靠预测。