Če želite poiskati nabor podatkov Iris, uporabljen v primeru, lahko do njega dostopate prek UCI Machine Learning Repository. Nabor podatkov Iris je pogosto uporabljen nabor podatkov na področju strojnega učenja za naloge klasifikacije, zlasti v izobraževalnih kontekstih zaradi svoje preprostosti in učinkovitosti pri prikazovanju različnih algoritmov strojnega učenja.
Repozitorij strojnega učenja UCI je pogosto uporabljen vir v skupnosti strojnega učenja, ki gosti različne nabore podatkov za raziskovalne in izobraževalne namene. Nabor podatkov Iris je eden od naborov podatkov, ki so na voljo v repozitoriju UCI, do njega pa lahko preprosto dostopate za uporabo v svojih projektih strojnega učenja.
Če želite pridobiti nabor podatkov Iris iz repozitorija strojnega učenja UCI, lahko sledite tem korakom:
1. Obiščite spletno mesto UCI Machine Learning Repository na naslovu https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Pomaknite se do razdelka »Nabori podatkov« na spletnem mestu.
3. Poiščite nabor podatkov Iris bodisi z brskanjem med razpoložljivimi nabori podatkov ali s funkcijo iskanja na spletnem mestu.
4. Prenesite ga v formatu, ki je združljiv z uporabljenim okoljem strojnega učenja. Nabor podatkov je običajno na voljo v formatu CSV (vrednosti, ločene z vejico), ki ga je mogoče enostavno uvoziti v orodja, kot je Pythonova knjižnica pandas, za obdelavo in analizo podatkov.
Druga možnost je, da do nabora podatkov Iris dostopate neposredno prek priljubljenih knjižnic za strojno učenje, kot je scikit-learn v Pythonu. Scikit-learn ponuja vgrajene funkcije za nalaganje nabora podatkov Iris, kar uporabnikom olajša dostop do nabora podatkov, ne da bi ga bilo treba posebej prenesti.
Spodaj je primer izrezka kode v Pythonu, ki uporablja scikit-learn za nalaganje nabora podatkov 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)
Z zagonom zgornjega delčka kode lahko naložite nabor podatkov Iris neposredno v okolje Python z uporabo scikit-learn in začnete delati z naborom podatkov za nekaj nalog strojnega učenja.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning