Om de Iris-dataset te vinden die in het voorbeeld wordt gebruikt, kunt u deze openen via de UCI Machine Learning Repository. De Iris-dataset is een veelgebruikte dataset op het gebied van machine learning voor classificatietaken, vooral in onderwijscontexten vanwege de eenvoud en effectiviteit ervan bij het demonstreren van verschillende machine learning-algoritmen.
De UCI Machine Learning Repository is een veelgebruikte bron in de machine learning-gemeenschap die verschillende datasets host voor onderzoeks- en educatieve doeleinden. De Iris-dataset is een van de datasets die beschikbaar zijn in de UCI-repository en is eenvoudig toegankelijk voor gebruik in uw machine learning-projecten.
Om de Iris-dataset uit de UCI Machine Learning Repository op te halen, kunt u deze stappen volgen:
1. Bezoek de UCI Machine Learning Repository-website op https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Navigeer naar het gedeelte "Datasets" op de website.
3. Zoek naar de Iris-dataset door door de beschikbare datasets te bladeren of de zoekfunctionaliteit op de website te gebruiken.
4. Download het in een formaat dat compatibel is met de gebruikte machine learning-omgeving. De dataset is doorgaans beschikbaar in een CSV-indeling (Comma-Separated Values), die eenvoudig kan worden geïmporteerd in tools zoals de panda-bibliotheek van Python voor gegevensmanipulatie en -analyse.
Als alternatief kan men ook rechtstreeks toegang krijgen tot de Iris-dataset via populaire machine learning-bibliotheken zoals scikit-learn in Python. Scikit-learn biedt ingebouwde functies om de Iris-dataset te laden, waardoor gebruikers gemakkelijk toegang kunnen krijgen tot de dataset zonder deze afzonderlijk te hoeven downloaden.
Hieronder ziet u een voorbeeld van een codefragment in Python dat scikit-learn gebruikt om de Iris-dataset te laden:
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)
Door het bovenstaande codefragment uit te voeren, kan men de Iris-dataset rechtstreeks in de Python-omgeving laden met behulp van scikit-learn en aan de slag gaan met de dataset voor enkele praktische machine learning-taken.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is tekst-naar-spraak (TTS) en hoe werkt het met AI?
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Wat betekent een grotere dataset eigenlijk?
- Wat zijn enkele voorbeelden van de hyperparameters van algoritmen?
- Wat is samenvattend leren?
- Wat als een gekozen machine learning-algoritme niet geschikt is en hoe kun je ervoor zorgen dat je het juiste selecteert?
- Heeft een machine learning-model toezicht nodig tijdens de training?
- Wat zijn de belangrijkste parameters die worden gebruikt in op neurale netwerken gebaseerde algoritmen?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning