За да намерите набора от данни Iris, използван в примера, можете да получите достъп до него чрез UCI Machine Learning Repository. Наборът от данни Iris е често използван набор от данни в областта на машинното обучение за класификационни задачи, особено в образователен контекст поради своята простота и ефективност при демонстриране на различни алгоритми за машинно обучение.
UCI Machine Learning Repository е широко използван ресурс в общността за машинно обучение, който хоства различни набори от данни за изследователски и образователни цели. Наборът от данни Iris е един от наборите от данни, налични в UCI хранилището и може да бъде лесно достъпен за използване във вашите проекти за машинно обучение.
За да извлечете набора от данни на Iris от UCI Machine Learning Repository, можете да следвате следните стъпки:
1. Посетете уебсайта на UCI Machine Learning Repository на адрес https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Отидете до секцията „Набори от данни“ на уебсайта.
3. Потърсете набора от данни на Iris, като прегледате наличните набори от данни или използвате функцията за търсене на уебсайта.
4. Изтеглете го във формат, който е съвместим с използваната среда за машинно обучение. Наборът от данни обикновено се предлага във формат CSV (стойности, разделени със запетая), който може лесно да се импортира в инструменти като библиотеката pandas на Python за манипулиране и анализ на данни.
Алтернативно, човек може да получи достъп до набора от данни Iris директно чрез популярни библиотеки за машинно обучение, като scikit-learn в Python. Scikit-learn предоставя вградени функции за зареждане на набора от данни на Iris, което прави удобен за потребителите достъп до набора от данни, без да се налага да го изтеглят отделно.
По-долу е даден примерен кодов фрагмент в Python, използващ scikit-learn за зареждане на набора от данни на 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)
Чрез изпълнение на горния кодов фрагмент човек може да зареди набора от данни на Iris директно в средата на Python с помощта на scikit-learn и да започне работа с набора от данни за някои задачи по машинно обучение.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какво е текст към реч (TTS) и как работи с AI?
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- Какво представлява ансамбълното обучение?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning