Azure基础认证（AI-900）完全指南：从入门到考试通过（五） 数据集

这部分将深入探讨Azure机器学习平台中数据集的应用，从基本概念到实际操作，为正在备战AI-900考试的考生提供一份完整的指南。

一、数据集基础概念解析

1.1 什么是数据集？

在人工智能和机器学习中，数据集是由具有相似数据结构和逻辑关联的数据单元构成的集合。它是训练、验证和测试模型的核心资源。数据集的质量、规模和多样性都直接影响机器学习模型的训练效果和性能。

数据集的关键特征包括：

• 数据结构一致性：数据集内的数据应具有相同的格式和结构，便于进行统一处理。
• 逻辑关联性：数据集中的各个数据项之间存在内在的联系，例如在分类任务中，标签与特征值之间有明确的关系。
• 标准化格式：数据集通常遵循某些标准格式（如CSV、JSON等），确保兼容不同的工具和平台。
• 可重复使用性：高质量的数据集应能够在不同的机器学习任务中多次使用，而不会出现过度拟合或偏差问