- Opis :
Jest to prawdopodobnie najbardziej znana baza danych, jaką można znaleźć w literaturze dotyczącej rozpoznawania wzorców. Artykuł Fishera jest klasykiem w tej dziedzinie i do dziś jest często przywoływany. (Patrz na przykład Duda i Hart.) Zbiór danych zawiera 3 klasy po 50 instancji każda, gdzie każda klasa odnosi się do rodzaju rośliny irysa. Jedną klasę można liniowo oddzielić od pozostałych 2; te ostatnie NIE są od siebie liniowo oddzielone.
Dodatkowa dokumentacja : Eksploruj w dokumentach z kodem
Strona główna : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris
Kod źródłowy :
tfds.structured.Iris
Wersje :
-
2.0.0
: Nowe podzielone API ( https://tensorflow.org/datasets/splits ) -
2.1.0
(domyślnie): Zaktualizowano uszkodzony link
-
Rozmiar pliku do pobrania :
3.65 KiB
Rozmiar zbioru danych :
7.62 KiB
Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak
Podziały :
Podział | Przykłady |
---|---|
'train' | 150 |
- Struktura funkcji :
FeaturesDict({
'features': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształt | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDykt | ||||
cechy | Napinacz | (4,) | pływak32 | |
etykieta | Etykieta klasy | int64 |
Klucze nadzorowane (zobacz dokument
as_supervised
):('features', 'label')
Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.
Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
- Cytat :
@misc{Dua:2019 ,
author = "Dua, Dheeru and Graff, Casey",
year = "2017",
title = "{UCI} Machine Learning Repository",
url = "http://archive.ics.uci.edu/ml",
institution = "University of California, Irvine, School of Information and Computer Sciences"
}