Chcete-li najít datovou sadu Iris použitou v příkladu, můžete k ní přistupovat prostřednictvím UCI Machine Learning Repository. Datový soubor Iris je běžně používaný datový soubor v oblasti strojového učení pro klasifikační úlohy, zejména ve vzdělávacích kontextech díky své jednoduchosti a účinnosti při demonstraci různých algoritmů strojového učení.
UCI Machine Learning Repository je široce používaný zdroj v komunitě strojového učení, který hostí různé datové sady pro výzkumné a vzdělávací účely. Datový soubor Iris je jedním z datových souborů dostupných v úložišti UCI a lze k němu snadno přistupovat pro použití ve vašich projektech strojového učení.
Chcete-li načíst datovou sadu Iris z UCI Machine Learning Repository, můžete postupovat takto:
1. Navštivte web UCI Machine Learning Repository na adrese https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Přejděte do sekce "Datové sady" na webu.
3. Vyhledejte datovou sadu Iris buď procházením dostupných datových sad, nebo pomocí vyhledávací funkce na webu.
4. Stáhněte si jej ve formátu, který je kompatibilní s použitým prostředím strojového učení. Soubor dat je obvykle dostupný ve formátu CSV (Comma-Separated Values), který lze snadno importovat do nástrojů, jako je knihovna pandas v Pythonu pro manipulaci a analýzu dat.
Alternativně lze také přistupovat k datové sadě Iris přímo prostřednictvím populárních knihoven strojového učení, jako je scikit-learn v Pythonu. Scikit-learn poskytuje vestavěné funkce pro načtení datové sady Iris, což uživatelům usnadňuje přístup k datové sadě, aniž by je museli stahovat samostatně.
Níže je uveden příklad fragmentu kódu v Pythonu pomocí scikit-learn k načtení datové sady 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)
Spuštěním výše uvedeného fragmentu kódu lze načíst datovou sadu Iris přímo do prostředí Pythonu pomocí scikit-learn a začít s datovou sadou pracovat pro některé úlohy strojového učení.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Co je převod textu na řeč (TTS) a jak funguje s umělou inteligencí?
- Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
- Dokáže strojové učení nějakou dialogickou pomoc?
- Co je hřiště TensorFlow?
- Co vlastně znamená větší soubor dat?
- Jaké jsou příklady hyperparametrů algoritmu?
- Co je to souborové učení?
- Co když vybraný algoritmus strojového učení není vhodný a jak se lze ujistit, že vyberete ten správný?
- Potřebuje model strojového učení během tréninku dohled?
- Jaké jsou klíčové parametry používané v algoritmech založených na neuronové síti?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning