Para encontrar el conjunto de datos de Iris utilizado en el ejemplo, se puede acceder a él a través del Repositorio de aprendizaje automático de UCI. El conjunto de datos Iris es un conjunto de datos comúnmente utilizado en el campo del aprendizaje automático para tareas de clasificación, particularmente en contextos educativos debido a su simplicidad y eficacia para demostrar varios algoritmos de aprendizaje automático.
El repositorio de aprendizaje automático de la UCI es un recurso ampliamente utilizado en la comunidad de aprendizaje automático que alberga varios conjuntos de datos con fines educativos y de investigación. El conjunto de datos de Iris es uno de los conjuntos de datos disponibles en el repositorio de UCI y se puede acceder fácilmente para utilizarlo en sus proyectos de aprendizaje automático.
Para recuperar el conjunto de datos de Iris del repositorio de aprendizaje automático de UCI, se pueden seguir estos pasos:
1. Visite el sitio web del repositorio de aprendizaje automático de la UCI en https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Navegue a la sección "Conjuntos de datos" del sitio web.
3. Busque el conjunto de datos de Iris navegando por los conjuntos de datos disponibles o utilizando la función de búsqueda en el sitio web.
4. Descárguelo en un formato que sea compatible con el entorno de aprendizaje automático utilizado. El conjunto de datos suele estar disponible en formato CSV (valores separados por comas), que se puede importar fácilmente a herramientas como la biblioteca pandas de Python para la manipulación y el análisis de datos.
Alternativamente, también se puede acceder al conjunto de datos de Iris directamente a través de bibliotecas populares de aprendizaje automático, como scikit-learn en Python. Scikit-learn proporciona funciones integradas para cargar el conjunto de datos de Iris, lo que hace que sea conveniente para los usuarios acceder al conjunto de datos sin tener que descargarlo por separado.
A continuación se muestra un fragmento de código de ejemplo en Python usando scikit-learn para cargar el conjunto de datos de Iris:
python from sklearn.datasets import load_iris # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Access the features and target labels X = iris.data y = iris.target # Print the shape of the dataset print("Shape of the Iris dataset:", X.shape)
Al ejecutar el fragmento de código anterior, se puede cargar el conjunto de datos de Iris directamente en el entorno Python usando scikit-learn y comenzar a trabajar con el conjunto de datos para algunas tareas prácticas de aprendizaje automático.
Otras preguntas y respuestas recientes sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- ¿Qué es texto a voz (TTS) y cómo funciona con la IA?
- ¿Cuáles son las limitaciones al trabajar con grandes conjuntos de datos en el aprendizaje automático?
- ¿Puede el aprendizaje automático ofrecer alguna ayuda dialógica?
- ¿Qué es el área de juegos de TensorFlow?
- ¿Qué significa realmente un conjunto de datos más grande?
- ¿Cuáles son algunos ejemplos de hiperparámetros de algoritmos?
- ¿Qué es el aprendizaje en conjunto?
- ¿Qué pasa si un algoritmo de aprendizaje automático elegido no es adecuado y cómo podemos asegurarnos de seleccionar el correcto?
- ¿Un modelo de aprendizaje automático necesita supervisión durante su entrenamiento?
- ¿Cuáles son los parámetros clave utilizados en los algoritmos basados en redes neuronales?
Ver más preguntas y respuestas en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning