Para mahanap ang Iris dataset na ginamit sa halimbawa, maa-access ito ng isa sa pamamagitan ng UCI Machine Learning Repository. Ang Iris dataset ay isang karaniwang ginagamit na dataset sa larangan ng machine learning para sa mga gawain sa pag-uuri, partikular sa mga kontekstong pang-edukasyon dahil sa pagiging simple at pagiging epektibo nito sa pagpapakita ng iba't ibang mga algorithm ng machine learning.
Ang UCI Machine Learning Repository ay isang malawakang ginagamit na mapagkukunan sa komunidad ng machine learning na nagho-host ng iba't ibang mga dataset para sa pananaliksik at mga layuning pang-edukasyon. Ang Iris dataset ay isa sa mga dataset na available sa UCI repository at madaling ma-access para magamit sa iyong machine learning projects.
Upang makuha ang Iris dataset mula sa UCI Machine Learning Repository ay maaaring sundin ng isa ang mga hakbang na ito:
1. Bisitahin ang website ng UCI Machine Learning Repository sa https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Mag-navigate sa seksyong "Mga Dataset" sa website.
3. Maghanap para sa dataset ng Iris sa pamamagitan ng pag-browse sa mga available na dataset o paggamit ng functionality ng paghahanap sa website.
4. I-download ito sa isang format na tugma sa ginamit na kapaligiran sa pag-aaral ng makina. Karaniwang available ang dataset sa isang CSV (Comma-Separated Values) na format, na madaling ma-import sa mga tool tulad ng pandas library ng Python para sa pagmamanipula at pagsusuri ng data.
Bilang kahalili, maaari ding direktang ma-access ng isa ang dataset ng Iris sa pamamagitan ng mga sikat na library ng machine learning gaya ng scikit-learn sa Python. Nagbibigay ang Scikit-learn ng mga built-in na function upang i-load ang Iris dataset, na ginagawang maginhawa para sa mga user na ma-access ang dataset nang hindi kinakailangang i-download ito nang hiwalay.
Nasa ibaba ang isang halimbawang code snippet sa Python gamit ang scikit-learn para i-load ang Iris dataset:
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)
Sa pamamagitan ng pagpapatakbo ng snippet ng code sa itaas, mai-load ng isa ang Iris dataset nang direkta sa kapaligiran ng Python gamit ang scikit-learn at magsimulang magtrabaho kasama ang dataset para sa ilang mga gawain sa machine learning.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning