For at finde Iris-datasættet brugt i eksemplet kan man få adgang til det gennem UCI Machine Learning Repository. Iris-datasættet er et almindeligt anvendt datasæt inden for maskinlæring til klassificeringsopgaver, især i undervisningssammenhænge på grund af dets enkelhed og effektivitet til at demonstrere forskellige maskinlæringsalgoritmer.
UCI Machine Learning Repository er en meget brugt ressource i maskinlæringsfællesskabet, der er vært for forskellige datasæt til forsknings- og uddannelsesformål. Iris-datasættet er et af de tilgængelige datasæt på UCI-depotet og kan nemt tilgås til brug i dine maskinlæringsprojekter.
For at hente Iris-datasættet fra UCI Machine Learning Repository kan man følge disse trin:
1. Besøg UCI Machine Learning Repository-webstedet på https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Naviger til afsnittet "Datasæt" på webstedet.
3. Søg efter Iris-datasættet ved enten at gennemse de tilgængelige datasæt eller bruge søgefunktionen på hjemmesiden.
4. Download det i et format, der er kompatibelt med brugt maskinlæringsmiljø. Datasættet er typisk tilgængeligt i et CSV-format (Comma-Separated Values), som nemt kan importeres til værktøjer som Pythons pandas-bibliotek til datamanipulation og -analyse.
Alternativt kan man også få adgang til Iris-datasættet direkte gennem populære maskinlæringsbiblioteker såsom scikit-learn i Python. Scikit-learn giver indbyggede funktioner til at indlæse Iris-datasættet, hvilket gør det bekvemt for brugere at få adgang til datasættet uden at skulle downloade det separat.
Nedenfor er et eksempel på et kodestykke i Python, der bruger scikit-learn til at indlæse Iris-datasættet:
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)
Ved at køre ovenstående kodestykke kan man indlæse Iris-datasættet direkte i Python-miljøet ved hjælp af scikit-learn og begynde at arbejde med datasættet for nogle praktiske maskinlæringsopgaver.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hvad er tekst til tale (TTS), og hvordan fungerer det med kunstig intelligens?
- Hvad er begrænsningerne ved at arbejde med store datasæt i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjælpe med dialog?
- Hvad er TensorFlow-legepladsen?
- Hvad betyder et større datasæt egentlig?
- Hvad er nogle eksempler på algoritmens hyperparametre?
- Hvad er ensamble learning?
- Hvad hvis en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sikre sig at vælge den rigtige?
- Har en maskinlæringsmodel brug for supervision under træningen?
- Hvad er de vigtigste parametre, der bruges i neurale netværksbaserede algoritmer?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning