A példában használt Iris adatkészlet megtalálásához hozzáférhet az UCI Machine Learning Repository-n keresztül. Az Iris adatkészlet egy általánosan használt adatkészlet a gépi tanulás területén osztályozási feladatokhoz, különösen oktatási környezetben, mivel egyszerű és hatékony a különböző gépi tanulási algoritmusok bemutatásában.
Az UCI Machine Learning Repository egy széles körben használt erőforrás a gépi tanulási közösségben, amely kutatási és oktatási célokra különféle adatkészleteket tárol. Az Iris adatkészlet az UCI tárhelyen elérhető adatkészletek egyike, és könnyen elérhető a gépi tanulási projektekben való használatra.
Az Iris adatkészlet lekéréséhez az UCI Machine Learning Repository-ból az alábbi lépéseket követheti:
1. Látogassa meg az UCI Machine Learning Repository webhelyét a https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php címen.
2. Navigáljon a webhely „Adatkészletek” részéhez.
3. Keressen rá az Iris adatkészletre a rendelkezésre álló adatkészletek böngészésével vagy a webhely keresési funkciójával.
4. Töltse le a használt gépi tanulási környezettel kompatibilis formátumban. Az adatkészlet jellemzően CSV (vesszővel elválasztott értékek) formátumban érhető el, amely könnyen importálható olyan eszközökbe, mint a Python pandas könyvtára adatkezeléshez és elemzéshez.
Alternatív megoldásként az Iris-adatkészletet közvetlenül is elérheti olyan népszerű gépi tanulási könyvtárakon keresztül, mint például a Python scikit-learn. A Scikit-learn beépített funkciókat biztosít az Iris adatkészlet betöltéséhez, így a felhasználók kényelmesen hozzáférhetnek az adatkészlethez anélkül, hogy külön letöltenék.
Az alábbiakban látható egy példa kódrészlet a Pythonban a scikit-learn segítségével az Iris adatkészlet betöltéséhez:
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)
A fenti kódrészlet futtatásával az Iris adatkészlet közvetlenül a Python környezetbe tölthető be a scikit-learn segítségével, és elkezdhet dolgozni az adatkészlettel néhány gépi tanulási feladathoz.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mi az a szövegfelolvasó (TTS), és hogyan működik az AI-val?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Mit jelent valójában egy nagyobb adatkészlet?
- Milyen példák vannak az algoritmus hiperparamétereire?
- Mi az az együttes tanulás?
- Mi a teendő, ha a kiválasztott gépi tanulási algoritmus nem megfelelő, és hogyan lehet biztosan a megfelelőt kiválasztani?
- Egy gépi tanulási modellnek szüksége van felügyeletre a képzés során?
- Melyek a neurális hálózat alapú algoritmusok legfontosabb paraméterei?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben