Щоб знайти набір даних Iris, використаний у прикладі, можна отримати до нього доступ через репозиторій машинного навчання UCI. Набір даних Iris — це набір даних, який зазвичай використовується в області машинного навчання для завдань класифікації, зокрема в освітніх контекстах, завдяки своїй простоті та ефективності в демонстрації різних алгоритмів машинного навчання.
Репозиторій машинного навчання UCI — це широко використовуваний ресурс у спільноті машинного навчання, який містить різні набори даних для дослідницьких і освітніх цілей. Набір даних Iris є одним із наборів даних, доступних у сховищі UCI, до якого можна легко отримати доступ для використання у ваших проектах машинного навчання.
Щоб отримати набір даних Iris із репозиторію машинного навчання UCI, можна виконати такі дії:
1. Відвідайте веб-сайт репозиторію машинного навчання UCI за адресою https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Перейдіть до розділу «Набори даних» на веб-сайті.
3. Знайдіть набір даних Iris, переглянувши доступні набори даних або скориставшись функцією пошуку на веб-сайті.
4. Завантажте його у форматі, сумісному з використовуваним середовищем машинного навчання. Набір даних зазвичай доступний у форматі CSV (значення, розділені комами), який можна легко імпортувати в такі інструменти, як бібліотека pandas Python, для обробки та аналізу даних.
Крім того, можна отримати доступ до набору даних Iris безпосередньо через популярні бібліотеки машинного навчання, такі як scikit-learn у Python. Scikit-learn надає вбудовані функції для завантаження набору даних Iris, що робить користувачам зручним доступ до набору даних без необхідності завантажувати його окремо.
Нижче наведено приклад фрагмента коду в Python із використанням scikit-learn для завантаження набору даних 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)
Запустивши наведений вище фрагмент коду, можна завантажити набір даних Iris безпосередньо в середовище Python за допомогою scikit-learn і почати працювати з набором даних для виконання завдань машинного навчання.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Що таке синтез мовлення (TTS) і як він працює з ШІ?
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Що насправді означає більший набір даних?
- Які приклади гіперпараметрів алгоритму?
- Що таке навчання ансамблю?
- Що робити, якщо обраний алгоритм машинного навчання не підходить, і як переконатися, що вибрано правильний?
- Чи потребує модель машинного навчання нагляд під час навчання?
- Які ключові параметри використовуються в алгоритмах на основі нейронної мережі?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning