För att hitta Iris-datauppsättningen som används i exemplet kan man komma åt den via UCI Machine Learning Repository. Iris-datauppsättningen är en vanlig datauppsättning inom området maskininlärning för klassificeringsuppgifter, särskilt i utbildningssammanhang på grund av dess enkelhet och effektivitet när det gäller att demonstrera olika maskininlärningsalgoritmer.
UCI Machine Learning Repository är en allmänt använd resurs i maskininlärningsgemenskapen som är värd för olika datauppsättningar för forsknings- och utbildningsändamål. Iris-datauppsättningen är en av datauppsättningarna som finns tillgängliga på UCI-förvaret och kan lätt nås för användning i dina maskininlärningsprojekt.
För att hämta Iris-dataset från UCI Machine Learning Repository kan man följa dessa steg:
1. Besök UCI Machine Learning Repositorys webbplats på https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Navigera till avsnittet "Datauppsättningar" på webbplatsen.
3. Sök efter Iris-datauppsättningen genom att antingen bläddra igenom tillgängliga datauppsättningar eller använda sökfunktionen på webbplatsen.
4. Ladda ner den i ett format som är kompatibelt med begagnad maskininlärningsmiljö. Datauppsättningen är vanligtvis tillgänglig i ett CSV-format (Comma-Separated Values), som enkelt kan importeras till verktyg som Pythons pandasbibliotek för datamanipulation och analys.
Alternativt kan man också komma åt Iris-datauppsättningen direkt genom populära maskininlärningsbibliotek som scikit-learn i Python. Scikit-learn tillhandahåller inbyggda funktioner för att ladda Iris-datauppsättningen, vilket gör det bekvämt för användare att komma åt datauppsättningen utan att behöva ladda ner den separat.
Nedan finns ett exempel på ett kodavsnitt i Python som använder scikit-learn för att ladda Iris-datauppsättningen:
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)
Genom att köra ovanstående kodavsnitt kan man ladda Iris-datauppsättningen direkt i Python-miljön med scikit-learn och börja arbeta med datauppsättningen för vissa praktiska uppgifter om maskininlärning.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Vad är text till tal (TTS) och hur fungerar det med AI?
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Vad betyder en större datauppsättning egentligen?
- Vilka är några exempel på algoritmens hyperparametrar?
- Vad är ensamble learning?
- Vad händer om en vald maskininlärningsalgoritm inte är lämplig och hur kan man se till att välja rätt?
- Behöver en maskininlärningsmodell övervakning under utbildningen?
- Vilka är nyckelparametrarna som används i neurala nätverksbaserade algoritmer?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning