아이리스

  • 설명 :

이것은 아마도 패턴 인식 문헌에서 찾을 수 있는 가장 잘 알려진 데이터베이스일 것입니다. Fisher의 논문은 해당 분야의 고전이며 오늘날에도 자주 참조됩니다. (예를 들어 Duda & Hart를 참조하십시오.) 데이터 세트에는 각각 50개의 인스턴스로 구성된 3개의 클래스가 포함되어 있으며, 각 클래스는 붓꽃 식물의 유형을 나타냅니다. 한 클래스는 다른 클래스 2개와 선형적으로 분리 가능합니다. 후자는 서로 선형적으로 분리될 수 없습니다.

나뉘다
'train' 150
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'features': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
특징 텐서 (4,) float32
상표 클래스 라벨 정수64
  • 인용 :
@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"
}