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. Работа Фишера является классикой в ​​этой области, и на нее часто ссылаются по сей день. (См., например, 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 линейно отделимы друг от друга.

Расколоть Примеры
'train' 150
  • Структура функции :
FeaturesDict({
    'features': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
})
  • Документация по функциям :
Характерная черта Класс Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
Особенности Тензор (4,) поплавок32
этикетка Метка класса int64
  • 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"
}