Чтобы найти набор данных Iris, использованный в примере, можно получить к нему доступ через репозиторий машинного обучения UCI. Набор данных Iris — это широко используемый набор данных в области машинного обучения для задач классификации, особенно в образовательном контексте, благодаря его простоте и эффективности при демонстрации различных алгоритмов машинного обучения.
Репозиторий машинного обучения UCI — это широко используемый ресурс в сообществе машинного обучения, в котором размещаются различные наборы данных для исследовательских и образовательных целей. Набор данных Iris — это один из наборов данных, доступных в репозитории UCI, к которому можно легко получить доступ для использования в ваших проектах машинного обучения.
Чтобы получить набор данных Iris из репозитория машинного обучения UCI, можно выполнить следующие шаги:
1. Посетите веб-сайт репозитория машинного обучения UCI по адресу https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Перейдите в раздел «Наборы данных» на веб-сайте.
3. Найдите набор данных Iris, просмотрев доступные наборы данных или воспользовавшись функцией поиска на веб-сайте.
4. Загрузите его в формате, совместимом с используемой средой машинного обучения. Набор данных обычно доступен в формате CSV (значения, разделенные запятыми), который можно легко импортировать в такие инструменты, как библиотека Python pandas, для манипулирования и анализа данных.
Альтернативно, можно также получить доступ к набору данных Iris напрямую через популярные библиотеки машинного обучения, такие как scikit-learn в Python. Scikit-learn предоставляет встроенные функции для загрузки набора данных Iris, что упрощает пользователям доступ к набору данных без необходимости загружать его отдельно.
Ниже приведен пример фрагмента кода на Python с использованием scikit-learn для загрузки набора данных 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)
Запустив приведенный выше фрагмент кода, можно загрузить набор данных Iris непосредственно в среду Python с помощью scikit-learn и начать работать с набором данных для выполнения некоторых задач машинного обучения.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Что такое преобразование текста в речь (TTS) и как оно работает с искусственным интеллектом?
- Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
- Может ли машинное обучение оказать некоторую диалогическую помощь?
- Что такое игровая площадка TensorFlow?
- Что на самом деле означает больший набор данных?
- Каковы примеры гиперпараметров алгоритма?
- Что такое ансамблевое обучение?
- Что делать, если выбранный алгоритм машинного обучения не подходит и как можно убедиться, что выбран правильный?
- Нуждается ли модель машинного обучения в контроле во время обучения?
- Какие ключевые параметры используются в алгоритмах на основе нейронных сетей?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning