- 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
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 :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 150 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'features': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
})
- Функциональная документация :
Особенность | Сорт | Форма | Дтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ВозможностиDict | ||||
функции | Тензор | (4,) | поплавок32 | |
этикетка | Класслейбл | int64 |
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"
}