Aby znaleźć zbiór danych Iris użyty w przykładzie, można uzyskać do niego dostęp za pośrednictwem repozytorium uczenia maszynowego UCI. Zbiór danych Iris jest powszechnie używanym zbiorem danych w dziedzinie uczenia maszynowego do zadań klasyfikacyjnych, szczególnie w kontekstach edukacyjnych, ze względu na jego prostotę i skuteczność w demonstrowaniu różnych algorytmów uczenia maszynowego.
Repozytorium uczenia maszynowego UCI jest powszechnie używanym zasobem w społeczności uczących się maszyn, w którym znajdują się różne zbiory danych do celów badawczych i edukacyjnych. Zbiór danych Iris jest jednym z zestawów danych dostępnych w repozytorium UCI i można uzyskać do niego łatwy dostęp w celu wykorzystania w projektach uczenia maszynowego.
Aby pobrać zbiór danych Iris z repozytorium uczenia maszynowego UCI, można wykonać następujące kroki:
1. Odwiedź witrynę repozytorium uczenia maszynowego UCI pod adresem https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Przejdź do sekcji „Zbiory danych” na stronie internetowej.
3. Wyszukaj zbiór danych Iris, przeglądając dostępne zbiory danych lub korzystając z funkcji wyszukiwania w witrynie internetowej.
4. Pobierz go w formacie zgodnym z używanym środowiskiem uczenia maszynowego. Zbiór danych jest zazwyczaj dostępny w formacie CSV (wartości rozdzielane przecinkami), który można łatwo zaimportować do narzędzi takich jak biblioteka pandas języka Python w celu manipulacji i analizy danych.
Alternatywnie można również uzyskać dostęp do zbioru danych Iris bezpośrednio poprzez popularne biblioteki uczenia maszynowego, takie jak scikit-learn w Pythonie. Scikit-learn udostępnia wbudowane funkcje ładowania zbioru danych Iris, dzięki czemu użytkownicy mają wygodny dostęp do zbioru danych bez konieczności jego osobnego pobierania.
Poniżej znajduje się przykładowy fragment kodu w Pythonie wykorzystujący scikit-learn do załadowania zestawu danych Iris:
python from sklearn.datasets import load_iris # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Access the features and target labels X = iris.data y = iris.target # Print the shape of the dataset print("Shape of the Iris dataset:", X.shape)
Uruchamiając powyższy fragment kodu, można załadować zestaw danych Iris bezpośrednio do środowiska Pythona przy użyciu narzędzia scikit-learn i rozpocząć pracę z zestawem danych w celu wykonania niektórych praktycznych zadań związanych z uczeniem maszynowym.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Co to jest tekst na mowę (TTS) i jak współpracuje z AI?
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Co właściwie oznacza większy zbiór danych?
- Jakie są przykłady hiperparametrów algorytmu?
- Co to jest uczenie się zespołowe?
- Co się stanie, jeśli wybrany algorytm uczenia maszynowego nie będzie odpowiedni i jak można się upewnić, że zostanie on wybrany właściwy?
- Czy model uczenia maszynowego wymaga nadzoru podczas szkolenia?
- Jakie są kluczowe parametry wykorzystywane w algorytmach opartych na sieciach neuronowych?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning