Örnekte kullanılan Iris veri kümesini bulmak için ona UCI Makine Öğrenimi Havuzu aracılığıyla erişilebilir. Iris veri seti, basitliği ve çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını göstermedeki etkinliği nedeniyle, özellikle eğitim bağlamlarında, sınıflandırma görevleri için makine öğrenimi alanında yaygın olarak kullanılan bir veri kümesidir.
UCI Makine Öğrenimi Havuzu, araştırma ve eğitim amaçlı çeşitli veri kümelerini barındıran, makine öğrenimi topluluğunda yaygın olarak kullanılan bir kaynaktır. Iris veri kümesi, UCI deposunda bulunan veri kümelerinden biridir ve makine öğrenimi projelerinizde kullanmak üzere kolayca erişilebilir.
Iris veri kümesini UCI Makine Öğrenimi Havuzundan almak için şu adımlar izlenebilir:
1. https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php adresindeki UCI Makine Öğrenimi Havuzu web sitesini ziyaret edin.
2. Web sitesinde "Veri Kümeleri" bölümüne gidin.
3. Mevcut veri kümelerine göz atarak veya web sitesindeki arama işlevini kullanarak Iris veri kümesini arayın.
4. Kullanılan makine öğrenimi ortamıyla uyumlu bir formatta indirin. Veri kümesi tipik olarak CSV (Virgülle Ayrılmış Değerler) formatında mevcuttur ve veri manipülasyonu ve analizi için Python'un pandas kütüphanesi gibi araçlara kolayca aktarılabilir.
Alternatif olarak, Iris veri kümesine Python'daki scikit-learn gibi popüler makine öğrenimi kütüphaneleri aracılığıyla doğrudan da erişilebilir. Scikit-learn, Iris veri kümesini yüklemek için yerleşik işlevler sağlayarak kullanıcıların veri kümesine ayrıca indirmeye gerek kalmadan erişmesini kolaylaştırır.
Aşağıda, Iris veri kümesini yüklemek için scikit-learn'i kullanan Python'daki örnek kod pasajı verilmiştir:
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)
Yukarıdaki kod parçacığını çalıştırarak, scikit-learn kullanarak Iris veri kümesini doğrudan Python ortamına yükleyebilir ve bazı uygulamalı makine öğrenimi görevleri için veri kümesiyle çalışmaya başlayabilirsiniz.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Metin okuma (TTS) nedir ve yapay zeka ile nasıl çalışır?
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- Daha büyük bir veri kümesi aslında ne anlama geliyor?
- Algoritmanın hiper parametrelerinin bazı örnekleri nelerdir?
- Ensamble öğrenme nedir?
- Seçilen makine öğrenimi algoritması uygun değilse ya doğru olanı seçeceğimizden nasıl emin olabiliriz?
- Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi sırasında denetime ihtiyacı var mı?
- Sinir ağı tabanlı algoritmalarda kullanılan anahtar parametreler nelerdir?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin