قزحية

• الوصف :

ربما تكون هذه هي قاعدة البيانات الأكثر شهرة التي يمكن العثور عليها في الأدبيات المتعلقة بالتعرف على الأنماط. تعتبر ورقة فيشر من الأبحاث الكلاسيكية في هذا المجال ويتم الرجوع إليها بشكل متكرر حتى يومنا هذا. (انظر Duda & Hart، على سبيل المثال.) تحتوي مجموعة البيانات على 3 فئات، كل منها 50 حالة، حيث تشير كل فئة إلى نوع من نبات القزحية. يمكن فصل إحدى الفئتين خطيًا عن الفئتين الأخريين؛ الأخير لا يمكن فصله خطيًا عن بعضها البعض.

• وثائق إضافية : استكشف الأوراق ذات الكود

• الصفحة الرئيسية : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris

• كود المصدر : tfds.structured.Iris

• الإصدارات :

  • 2.0.0 : واجهة برمجة التطبيقات المقسمة الجديدة ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 (افتراضي): تحديث الرابط المعطل

• حجم التحميل : 3.65 KiB

• حجم مجموعة البيانات : 7.62 KiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• الإنشقاقات :

ينقسم	أمثلة
'train'	150

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'features': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
})

• وثائق الميزة :

ميزة	فصل	شكل	نوع D	وصف
	المميزاتDict
سمات	الموتر	(4،)	float32
ملصق	ClassLabel		int64

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر as_supervised doc ): ('features', 'label')

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@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"
}