Norėdami rasti pavyzdyje naudojamą Iris duomenų rinkinį, galite jį pasiekti per UCI mašininio mokymosi saugyklą. „Iris“ duomenų rinkinys yra dažniausiai naudojamas mašininio mokymosi duomenų rinkinys klasifikavimo užduotims atlikti, ypač švietimo kontekste dėl jo paprastumo ir veiksmingumo demonstruojant įvairius mašininio mokymosi algoritmus.
UCI mašininio mokymosi saugykla yra plačiai naudojamas mašininio mokymosi bendruomenės išteklius, kuriame saugomi įvairūs duomenų rinkiniai tyrimų ir švietimo tikslais. „Iris“ duomenų rinkinys yra vienas iš UCI saugykloje esančių duomenų rinkinių ir gali būti lengvai pasiekiamas, kad galėtumėte naudoti mašininio mokymosi projektuose.
Norėdami gauti Iris duomenų rinkinį iš UCI mašininio mokymosi saugyklos, galite atlikti šiuos veiksmus:
1. Apsilankykite UCI mašininio mokymosi saugyklos svetainėje adresu https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Eikite į svetainės skiltį „Duomenų rinkiniai“.
3. Ieškokite „Iris“ duomenų rinkinio naršydami turimus duomenų rinkinius arba naudodami paieškos funkciją svetainėje.
4. Atsisiųskite jį formatu, suderinamu su naudojama mašininio mokymosi aplinka. Duomenų rinkinys paprastai pasiekiamas CSV (kableliais atskirtų reikšmių) formatu, kurį galima lengvai importuoti į tokius įrankius kaip Python pandų biblioteka, skirta duomenų apdorojimui ir analizei.
Arba taip pat galima tiesiogiai pasiekti „Iris“ duomenų rinkinį per populiarias mašininio mokymosi bibliotekas, tokias kaip „scikit-learn“ programoje Python. „Scikit-learn“ teikia integruotas funkcijas „Iris“ duomenų rinkiniui įkelti, todėl vartotojams patogu pasiekti duomenų rinkinį neatsisiunčiant jo atskirai.
Toliau pateikiamas „Python“ kodo fragmento pavyzdys, naudojant „scikit-learn“, kad įkeltumėte „Iris“ duomenų rinkinį:
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)
Vykdydami aukščiau pateiktą kodo fragmentą, galite įkelti Iris duomenų rinkinį tiesiai į Python aplinką naudodami scikit-learn ir pradėti dirbti su duomenų rinkiniu kai kurioms mašininio mokymosi užduotims atlikti.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning