本节书摘来异步社区《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》一书中的第1章，第1.9节，作者：【美】Daniel D. Gutierrez（古铁雷斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

1.9　数据集

本书尽力教大家机器学习的方法，因为机器学习是关于数据的，所以我们需要大量的样本数据集以供在例子中使用。为了让事情简单一点（并且不需要你花费大量时间去寻找数据集），书中使用的大多数数据集都是R软件在安装时自带的。使用如下命令，查看可用的数据集列表：

> data()```你所能看到的列出的数据集，取决于你安装了什么包和你在内存中加载了什么包。R包中通常包含可以用来检验函数功能的数据集。可以使用如下命令，查看特定R包中包含的数据集：

data(package="plyr")`

要查看某个数据集中的更多内容，你可以使用在数据集名称前面加？的命令，就像下面展示的这样。R会给出数据集的简短介绍、观测（例子）的数目、变量名（特征）列表、代码示例和在很多情况下都有的每个变量的描述。图1-5展示了R给出的关于airquality数据集的帮助信息。本书会使用许多著名数据集，强烈建议你熟悉每个数据集中的每个变量。

> ? airquality```你可以使用以下命令来将某个数据集加载到内存中：

data(iris)`

你将在RStudio的Workspace标签页看到数据集的名称。