要查找示例中使用的 Iris 数据集,可以通过 UCI 机器学习存储库访问它。 Iris 数据集是机器学习领域中用于分类任务的常用数据集,特别是在教育环境中,因为它在演示各种机器学习算法方面简单且有效。
UCI 机器学习存储库是机器学习社区中广泛使用的资源,它托管用于研究和教育目的的各种数据集。 Iris 数据集是 UCI 存储库上提供的数据集之一,可以轻松访问以在机器学习项目中使用。
要从 UCI 机器学习存储库检索 Iris 数据集,可以按照以下步骤操作:
1. 访问 UCI 机器学习存储库网站 https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php。
2. 导航至网站上的“数据集”部分。
3. 通过浏览可用数据集或使用网站上的搜索功能来搜索 Iris 数据集。
4. 以与所使用的机器学习环境兼容的格式下载它。该数据集通常以 CSV(逗号分隔值)格式提供,可以轻松导入到 Python 的 pandas 库等工具中进行数据操作和分析。
或者,也可以通过流行的机器学习库(例如 Python 中的 scikit-learn)直接访问 Iris 数据集。 Scikit-learn 提供了内置函数来加载 Iris 数据集,方便用户访问数据集,而无需单独下载。
下面是使用 scikit-learn 加载 Iris 数据集的 Python 示例代码片段:
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)
通过运行上述代码片段,我们可以使用 scikit-learn 将 Iris 数据集直接加载到 Python 环境中,并开始使用该数据集来完成一些机器学习任务。
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