Lai atrastu piemērā izmantoto Iris datu kopu, tai var piekļūt, izmantojot UCI mašīnmācīšanās repozitoriju. Iris datu kopa ir plaši izmantota datu kopa mašīnmācības jomā klasifikācijas uzdevumiem, jo īpaši izglītības kontekstā, pateicoties tās vienkāršībai un efektivitātei dažādu mašīnmācīšanās algoritmu demonstrēšanā.
UCI mašīnmācīšanās repozitorijs ir plaši izmantots resurss mašīnmācības kopienā, kurā tiek mitinātas dažādas datu kopas pētniecības un izglītības nolūkos. Iris datu kopa ir viena no UCI repozitorijā pieejamajām datu kopām, un tai var viegli piekļūt, lai to izmantotu mašīnmācīšanās projektos.
Lai izgūtu Iris datu kopu no UCI mašīnmācīšanās repozitorija, var veikt šādas darbības:
1. Apmeklējiet UCI mašīnmācīšanās repozitorija vietni https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Pārejiet uz vietnes sadaļu "Datu kopas".
3. Meklējiet Iris datu kopu, pārlūkojot pieejamās datu kopas vai izmantojot tīmekļa vietnes meklēšanas funkcionalitāti.
4. Lejupielādējiet to formātā, kas ir saderīgs ar izmantoto mašīnmācīšanās vidi. Datu kopa parasti ir pieejama CSV (komatatdalīto vērtību) formātā, ko var viegli importēt tādos rīkos kā Python pandas bibliotēka datu manipulēšanai un analīzei.
Varat arī tieši piekļūt Iris datu kopai, izmantojot populāras mašīnmācīšanās bibliotēkas, piemēram, scikit-learn programmā Python. Scikit-learn nodrošina iebūvētas funkcijas Iris datu kopas ielādei, padarot lietotājiem ērtu piekļuvi datu kopai bez nepieciešamības to lejupielādēt atsevišķi.
Tālāk ir sniegts koda fragmenta piemērs programmā Python, izmantojot scikit-learn, lai ielādētu Iris datu kopu:
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)
Palaižot iepriekš minēto koda fragmentu, var ielādēt Iris datu kopu tieši Python vidē, izmantojot scikit-learn, un sākt strādāt ar datu kopu dažiem mašīnmācīšanās uzdevumiem.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kas ir teksts runāšanai (TTS) un kā tas darbojas ar AI?
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Ko patiesībā nozīmē lielāka datu kopa?
- Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
- Kas ir ansambļa mācīšanās?
- Ko darīt, ja izvēlētais mašīnmācīšanās algoritms nav piemērots un kā pārliecināties, ka ir izvēlēts pareizais?
- Vai mašīnmācīšanās modelim tā apmācības laikā ir nepieciešama uzraudzība?
- Kādi ir galvenie parametri, ko izmanto neironu tīklu algoritmos?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning