数据集定义英文解释翻译、数据集定义的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 DSD

【计】 data set; DS

define; definition; circumscription
【计】 DEF; define
【医】 definition

在汉英词典视角下，“数据集定义”（Dataset Definition）指对特定数据集合的结构、内容、范围及用途的明确规范。其核心包含以下要素：

术语分解与语义对照
- 数据（Data）：指可量化的事实或信息，英文强调其作为“计算或分析基础”的原始属性（ISO/IEC 2382:2015）。
- 集（Set）：中文指“有组织的集合体”，对应英文“Collection”，体现数据的结构化整合（Oxford English Dictionary, 2023）。
- 定义（Definition）：中英文均强调对数据边界、属性和关系的精确描述，例如字段类型、数据格式（如CSV/JSON）及获取规则。
核心构成要素
- 结构化规范：定义数据表、字段（如“年龄”字段需为整数型）及关系模型，确保机器可读性（中国计算机学会《数据科学术语手册》）。
- 元数据说明：包含数据来源、采集时间、更新频率等背景信息，例如“数据集覆盖2020-2023年中国电商销售记录”（W3C DCAT标准）。
- 目的约束：限定使用场景（如“仅限学术研究”），避免数据滥用（GDPR合规要求）。
应用场景与权威参考
在机器学习领域，数据集定义需明确训练集/测试集划分比例（如7:3），并引用行业标准如ImageNet的图像标注规范。政府开放数据平台（如data.gov）则要求定义中包含数据许可证类型（如CC-BY 4.0）。

权威来源：

ISO/IEC 2382:2015 《信息技术术语》

W3C Data Catalog Vocabulary (DCAT)

中国计算机学会. (2021). 数据科学术语手册. 科学出版社.

数据集（Dataset）是机器学习和数据分析中的核心概念，指为特定目标收集、整理的结构化数据集合。以下是详细解释：

定义：数据集是由多个独立或关联的数据点（Data Points）组成的集合，通常以表格、矩阵或文件形式存储，用于训练模型、分析规律或验证假设。
核心组成：
- 样本（Sample）：单个数据实例（如一张图片、一行用户记录）。
- 特征（Feature）：描述样本的属性（如图像的像素值、用户的年龄）。
- 标签（Label）（监督学习场景）：样本的目标输出（如图片的类别标签）。

按结构分类：
- 结构化数据：表格型数据（如Excel表格、数据库表）。
- 非结构化数据：文本、图像、音频等。
按用途分类：
- 训练集（Training Set）：用于模型训练。
- 验证集（Validation Set）：调整超参数，防止过拟合。
- 测试集（Test Set）：评估模型最终性能。

数据集是数据驱动决策的基石，其设计需紧密结合任务目标，并遵循严谨的数据治理规范。