iris

• Descrizione :

Questo è forse il database più conosciuto che si possa trovare nella letteratura sul riconoscimento di pattern. L'articolo di Fisher è un classico nel settore e viene citato frequentemente fino ad oggi. (Vedi Duda & Hart, ad esempio.) Il set di dati contiene 3 classi di 50 istanze ciascuna, in cui ciascuna classe si riferisce a un tipo di pianta di iris. Una classe è linearmente separabile dalle altre 2; questi ultimi NON sono linearmente separabili tra loro.

• Documentazione aggiuntiva : esplora documenti con codice

• Pagina iniziale : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris

• Codice sorgente : tfds.structured.Iris

• Versioni :

  • 2.0.0 : nuova API divisa ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 (impostazione predefinita): collegamento interrotto aggiornato

• Dimensione del download : 3.65 KiB

• Dimensione del set di dati : 7.62 KiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	150

• Struttura delle caratteristiche :

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

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
caratteristiche	Tensore	(4,)	float32
etichetta	ClassLabel		int64

• Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): ('features', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@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"
}