- 説明:
これはおそらく、パターン認識文献の中で最もよく知られているデータベースです。フィッシャーの論文はこの分野の古典であり、今日でも頻繁に参照されています。 (たとえば、Duda & Hart を参照してください。) データ セットには、それぞれ 50 個のインスタンスからなる 3 つのクラスが含まれており、各クラスはアヤメ植物の種類を参照します。 1 つのクラスは他の 2 つのクラスから線形分離可能です。後者は互いに線形分離できません。
追加ドキュメント:コード付きの論文について調べる
ソースコード:
tfds.structured.Iris
バージョン:
-
2.0.0
: 新しい分割 API ( https://tensorflow.org/datasets/splits ) -
2.1.0
(デフォルト): 壊れたリンクを更新しました
-
ダウンロードサイズ:
3.65 KiB
データセットのサイズ:
7.62 KiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 150 |
- 機能の構造:
FeaturesDict({
'features': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
})
- 機能ドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
特徴 | テンソル | (4,) | float32 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
監視キー(
as_supervised
docを参照):('features', 'label')
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@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"
}