answer:Un ejemplo de conjunto de datos que puede ser utilizado para tarea de regresión y clasificación y que cumple con los criterios mencionados es el conjunto de datos "Bike Sharing Demand", que contiene información sobre el alquiler de bicicletas en la ciudad de Washington D.C. Este conjunto de datos tiene más de 17,000 registros con 12 variables de entrada, incluyendo información sobre la hora, el clima, la temporada y los días festivos, y una variable de salida que es el número de bicicletas alquiladas por hora. La tarea de regresión consistiría en predecir el número de bicicletas alquiladas en función de las variables de entrada, mientras que la tarea de clasificación podría ser predecir si la demanda será alta, media o baja en función del número de bicicletas que se espera que se alquilen. El conjunto de datos "Bike Sharing Demand" está disponible en el repositorio UCI Machine Learning: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bike+Sharing+Dataset.

answer:Por supuesto, a continuación se presentan otros 4 conjuntos de datos que podrían ser utilizados para trabajos de regresión y clasificación y que cumplen con los criterios mencionados: 1. "Boston House Prices": este conjunto de datos contiene información sobre precios de viviendas en Boston, con 14 variables de entrada, que incluyen información sobre la distribución de la población, el nivel socioeconómico y la calidad de vida, y una variable de salida que es el valor medio de las casas ocupadas por sus propietarios. Este conjunto de datos está disponible en el repositorio UCI Machine Learning: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Housing. 2. "Wine Quality": este conjunto de datos contiene información sobre vinos portugueses, con 13 variables de entrada, incluyendo información sobre la acidez, el pH, los niveles de alcohol y el contenido de azúcar, y una variable de salida que es la calidad del vino (en una escala de 0 a 10). Este conjunto de datos está disponible en el repositorio UCI Machine Learning: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality. 3. "Bank Marketing": este conjunto de datos contiene información sobre campañas de marketing para clientes bancarios, con 16 variables de entrada, incluyendo información demográfica, laboral y financiera de los clientes, y una variable de salida que indica si el cliente suscribió o no un depósito a plazo fijo. Este conjunto de datos está disponible en el repositorio UCI Machine Learning: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing. 4. "Forest Fires": este conjunto de datos contiene información sobre incendios forestales en el norte de Portugal, con 12 variables de entrada, que incluyen información meteorológica, geográfica y temporal, y una variable de salida que es la cantidad de área forestal quemada. Este conjunto de datos está disponible en el repositorio UCI Machine Learning: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Forest+Fires.

answer:Aquí hay otros 4 conjuntos de datos que cumplen los criterios mencionados y están disponibles en Kaggle: 1. "Black Friday": Este conjunto de datos contiene información sobre las compras realizadas durante el "Black Friday", con 12 variables de entrada, que incluyen información demográfica y de compra, y una variable de salida que es el monto total de compra. Este conjunto de datos se puede encontrar aquí: https://www.kaggle.com/mehdidag/black-friday. 2. "House Sales in King County, USA": Este conjunto de datos contiene información sobre las casas vendidas en King County, EE. UU., Con 20 variables de entrada, que incluyen información sobre la ubicación, las características de la casa y la fecha de venta, y una variable de salida que es el precio de venta de la casa. Este conjunto de datos se puede encontrar aquí: https://www.kaggle.com/harlfoxem/housesalesprediction. 3. "Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)": Este conjunto de datos contiene información sobre imágenes digitalizadas de muestras de tejido mamario, con 30 variables de entrada que describen características de los núcleos celulares presentes en las imágenes y una variable de salida que indica si el tejido es maligno o benigno. Este conjunto de datos se puede encontrar aquí: https://www.kaggle.com/uciml/breast-cancer-wisconsin-data. 4. "Credit Card Fraud Detection": Este conjunto de datos contiene información sobre transacciones realizadas con tarjetas de crédito, con 31 variables de entrada que describen características de las transacciones y una variable de salida que indica si la transacción es fraudulenta o no. Este conjunto de datos se puede encontrar aquí: https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud.

answer:Por supuesto, aquí te presento otros 6 conjuntos de datos que cumplen los criterios mencionados: 1. "Airbnb New York City": Este conjunto de datos contiene información sobre más de 48.000 listados de alojamientos de Airbnb en Nueva York, con 16 variables de entrada, que incluyen información sobre las características del alojamiento y la ubicación, y una variable de salida que es el precio del alojamiento. Este conjunto de datos se puede encontrar aquí: https://www.kaggle.com/dgomonov/new-york-city-airbnb-open-data. 2. "Diabetes": Este conjunto de datos contiene información sobre pacientes con diabetes de la India, con 8 variables de entrada que describen características médicas y personales, y una variable de salida que indica si el paciente tiene diabetes o no. Este conjunto de datos se puede encontrar aquí: https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database. 3. "Heart Disease": Este conjunto de datos contiene información sobre pacientes que presentan síntomas de enfermedades cardíacas, con 13 variables de entrada que describen características médicas y personales, y una variable de salida que indica si el paciente tiene alguna enfermedad cardíaca o no. Este conjunto de datos se puede encontrar aquí: https://www.kaggle.com/ronitf/heart-disease-uci. 4. "Credit Risk Modeling (German Credit Data)": Este conjunto de datos contiene información sobre clientes bancarios alemanes, con 20 variables de entrada que describen características financieras y personales, y una variable de salida que indica si el cliente representa un riesgo crediticio o no. Este conjunto de datos se puede encontrar aquí: https://www.kaggle.com/kabure/german-credit-data-with-risk. 5. "Titanic - Machine Learning from Disaster": Este conjunto de datos contiene información sobre los pasajeros a bordo del Titanic, con 12 variables de entrada que describen características personales y de viaje, y una variable de salida que indica si el pasajero sobrevivió o no. Este conjunto de datos se puede encontrar aquí: https://www.kaggle.com/c/titanic/data. 6. "Walmart Recruiting - Store Sales Forecasting": Este conjunto de datos contiene información sobre las ventas de las tiendas de Walmart, con 4 años de datos históricos y 45 variables de entrada que describen características de la tienda, sus empleados, sus promociones y el clima, y una variable de salida que indica las ventas de la tienda. Este conjunto de datos se puede encontrar aquí: https://www.kaggle.com/c/walmart-recruiting-store-sales-forecasting/data.