- 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.
Дополнительная документация : изучить документы с кодом
Домашняя страница : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris
Исходный код :
tfds.structured.Iris
Версии :
-
2.0.0
(по умолчанию): новый раздельный API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Размер загрузки :
4.44 KiB
Размер набора данных :
7.62 KiB
Автоматическое кэширование ( документация ): Да
Сплиты :
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 |
Ключи под наблюдением (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"
}