радужная оболочка

Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.

• Описание :

Это, пожалуй, самая известная база данных, которую можно найти в литературе по распознаванию образов. Статья Фишера является классикой в ​​этой области, и на нее часто ссылаются по сей день. (Например, см. «Дуда и Харт».) Набор данных содержит 3 класса по 50 экземпляров в каждом, где каждый класс относится к типу ириса. Один класс линейно отделим от двух других; последние НЕ являются линейно отделенными друг от друга.

• Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом north_east

• Домашняя страница : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris .

• Исходный код : tfds.structured.Iris

• Версии :

  • 2.0.0 : Новый API разделения ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 (по умолчанию): обновлена ​​неработающая ссылка.

• Размер загрузки : 3.65 KiB

• Размер набора данных : 7.62 KiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

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

• Функциональная документация :

• Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): ('features', 'label')

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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"
}