iris

• Descripción :

Esta es quizás la base de datos más conocida que se encuentra en la literatura sobre reconocimiento de patrones. El artículo de Fisher es un clásico en este campo y hasta el día de hoy se hace referencia a él con frecuencia. (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.

• Documentación adicional : Explorar en artículos con código north_east

• Página de inicio : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris

• Código fuente : tfds.structured.Iris

• Versiones :

  • 2.0.0 : Nueva API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 (predeterminado): enlace roto actualizado

• Tamaño de descarga : 3.65 KiB

• Tamaño del conjunto de datos : 7.62 KiB

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): Sí

• Divisiones :

• Estructura de características :

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

• Documentación de funciones :

• Claves supervisadas (Ver documento as_supervised ): ('features', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• 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"
}