要查找範例中使用的 Iris 資料集,可以透過 UCI 機器學習儲存庫存取它。 Iris 資料集是機器學習領域中用於分類任務的常用資料集,特別是在教育環境中,因為它在演示各種機器學習演算法方面簡單且有效。
UCI 機器學習儲存庫是機器學習社群中廣泛使用的資源,它託管用於研究和教育目的的各種資料集。 Iris 資料集是 UCI 儲存庫上提供的資料集之一,可輕鬆存取以在機器學習專案中使用。
若要從 UCI 機器學習儲存庫擷取 Iris 資料集,可以依照下列步驟操作:
1. 造訪 UCI 機器學習儲存庫網站 https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php。
2. 導覽至網站上的「資料集」部分。
3. 透過瀏覽可用資料集或使用網站上的搜尋功能來搜尋 Iris 資料集。
4. 以與所使用的機器學習環境相容的格式下載它。此資料集通常以 CSV(逗號分隔值)格式提供,可輕鬆匯入 Python 的 pandas 庫等工具中進行資料操作和分析。
或者,也可以透過流行的機器學習函式庫(例如 Python 中的 scikit-learn)直接存取 Iris 資料集。 Scikit-learn 提供了內建函數來載入 Iris 資料集,方便使用者存取資料集,而無需單獨下載。
以下是使用 scikit-learn 載入 Iris 資料集的 Python 範例程式碼片段:
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)
透過運行上述程式碼片段,我們可以使用 scikit-learn 將 Iris 資料集直接載入到 Python 環境中,並開始使用該資料集來完成一些機器學習任務。
最近的其他問題和解答 EITC/AI/GCML Google雲機器學習:
- 什麼是文字轉語音 (TTS) 以及它如何與人工智慧配合使用?
- 在機器學習中處理大型資料集有哪些限制?
- 機器學習可以提供一些對話幫助嗎?
- 什麼是 TensorFlow 遊樂場?
- 更大的數據集實際上意味著什麼?
- 演算法的超參數有哪些範例?
- 什麼是集成學習?
- 如果選擇的機器學習演算法不合適怎麼辦?
- 機器學習模型在訓練過程中是否需要監督?
- 基於神經網路的演算法中使用的關鍵參數是什麼?
查看 EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning 中的更多問題和解答