为了收集数据集所需的数据，首先要明确目标并确定可靠的数据源。首先，确定你的数据集要解决的问题。例如，如果要构建情感分析模型，你可能需要来自社交媒体或产品评论的文本数据。接下来，确定在哪里收集这些数据：API（如 Twitter 或 Reddit）、公共仓库（Kaggle、政府数据库）、网络抓取或手动收集（调查、实验）。确保数据与你的目标一致——不相关的数据会增加噪音并使模型训练复杂化。例如，从电子商务网站抓取产品描述需要使用 Beautiful Soup 或 Scrapy 等工具，而获取天气数据可能需要查询政府 API。
确定数据源后，使用适当的工具和方法提取数据。网络抓取很常见，但需要遵守网站的服务条款和 robots.txt 规则。API 通常提供带有认证密钥的结构化数据，例如使用 Twitter API 获取包含特定关键词的推文。像 IMDB 电影评论数据集或 COCO 图像数据集这样的公共数据集是预先清理和标注好的，可以节省时间。对于自定义数据，手动收集可能涉及创建表单来收集用户反馈或设置传感器来记录环境测量值。始终记录你的收集过程——记下时间戳、数据格式和潜在偏差。例如，从单一出版商抓取新闻文章可能会引入政治偏见，因此多样化数据源至关重要。
收集后，清洗和验证数据。原始数据通常包含重复项、缺失值或不一致项。使用 Python 中的 Pandas 等工具来过滤异常值、处理空值或标准化格式（例如，将日期转换为统一时区）。验证可确保数据集代表真实世界的场景。对于图像数据，检查分辨率和标注准确性；对于文本数据，删除乱码或不相关条目。尽早将数据分割为训练集、验证集和测试集，以避免数据泄露。将数据集存储为结构化格式（CSV、JSON、Parquet），并附带清晰的元数据。例如，一个客户购买数据集可能包含 user_id、product_id 和 timestamp 等列，并附带一个解释每个字段的 README 文件。DVC 或 Git LFS 等版本控制工具有助于跟踪更改并高效协作。