Kanggo nemokake dataset Iris sing digunakake ing conto, sampeyan bisa ngakses liwat Repositori Pembelajaran Mesin UCI. Dataset Iris minangka set data sing umum digunakake ing bidang pembelajaran mesin kanggo tugas klasifikasi, utamane ing konteks pendhidhikan amarga kesederhanaan lan efektifitas kanggo nuduhake macem-macem algoritma pembelajaran mesin.
Repositori Pembelajaran Mesin UCI minangka sumber daya sing akeh digunakake ing komunitas pembelajaran mesin sing dadi host macem-macem set data kanggo tujuan riset lan pendhidhikan. Dataset Iris minangka salah sawijining set data sing kasedhiya ing repositori UCI lan bisa diakses kanthi gampang kanggo digunakake ing proyek pembelajaran mesin sampeyan.
Kanggo njupuk dataset Iris saka UCI Machine Learning Repository siji bisa tindakake langkah iki:
1. Dolan maring situs web UCI Machine Learning Repository ing https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Navigasi menyang bagean "Datasets" ing situs web.
3. Telusuri dataset Iris kanthi browsing liwat dataset sing kasedhiya utawa nggunakake fungsi telusuran ing situs web.
4. Ngundhuh ing format sing kompatibel karo lingkungan learning machine digunakake. Dataset biasane kasedhiya ing format CSV (Comma-Separated Values), sing bisa gampang diimpor menyang alat kaya perpustakaan panda Python kanggo manipulasi lan analisis data.
Utawa, siji uga bisa ngakses dataset Iris langsung liwat perpustakaan machine learning populer kayata scikit-sinau ing Python. Scikit-Learn nyedhiyakake fungsi sing dibangun kanggo mbukak dataset Iris, nggawe pangguna gampang ngakses dataset kasebut tanpa kudu ngundhuh kanthi kapisah.
Ing ngisor iki conto potongan kode ing Python nggunakake scikit-sinau kanggo mbukak dataset Iris:
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)
Kanthi mbukak snippet kode ndhuwur siji bisa mbukak dataset Iris langsung menyang lingkungan Python nggunakake scikit-sinau lan miwiti nggarap dataset kanggo sawetara tangan ing tugas machine learning.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa iku text to speech (TTS) lan cara kerjane karo AI?
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Apa iku sinau ensemble?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning