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iris

  • Descripción:

Esta es quizás la base de datos más conocida que se puede encontrar en la literatura sobre reconocimiento de patrones. El artículo de Fisher es un clásico en el campo y se hace referencia con frecuencia hasta el día de hoy. (Ver Duda & Hart, por ejemplo.) El conjunto de datos contiene 3 clases de 50 instancias cada una, donde cada clase se refiere a un tipo de planta de iris. Una clase es linealmente separable de las otras 2; estos últimos NO son linealmente separables entre sí.

Separar Ejemplos de
'train' 150
  • características:
FeaturesDict({
    'features': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float32),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=3),
})
  • Cita:
@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"
}