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.

• 추가 문서 : 코드 north_east 가 포함된 논문 탐색

• 홈페이지 : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris

• 소스코드 : tfds.structured.Iris

• 버전 :

  • 2.0.0 : 새로운 분할 API( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 (기본값): 끊어진 링크 업데이트

• 다운로드 크기 : 3.65 KiB

• 데이터세트 크기 : 7.62 KiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'features': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
})

• 기능 문서 :

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): ('features', 'label')

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 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"
}