Um den im Beispiel verwendeten Iris-Datensatz zu finden, kann man über das UCI Machine Learning Repository darauf zugreifen. Der Iris-Datensatz ist ein häufig verwendeter Datensatz im Bereich des maschinellen Lernens für Klassifizierungsaufgaben, insbesondere im Bildungskontext, da er einfach und effektiv bei der Demonstration verschiedener Algorithmen für maschinelles Lernen ist.
Das UCI Machine Learning Repository ist eine weit verbreitete Ressource in der Community für maschinelles Lernen, die verschiedene Datensätze für Forschungs- und Bildungszwecke hostet. Der Iris-Datensatz ist einer der im UCI-Repository verfügbaren Datensätze und kann zur Verwendung in Ihren maschinellen Lernprojekten problemlos abgerufen werden.
Um den Iris-Datensatz aus dem UCI Machine Learning Repository abzurufen, können Sie die folgenden Schritte ausführen:
1. Besuchen Sie die Website des UCI Machine Learning Repository unter https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Navigieren Sie zum Abschnitt „Datensätze“ auf der Website.
3. Suchen Sie nach dem Iris-Datensatz, indem Sie entweder die verfügbaren Datensätze durchsuchen oder die Suchfunktion auf der Website verwenden.
4. Laden Sie es in einem Format herunter, das mit der verwendeten maschinellen Lernumgebung kompatibel ist. Der Datensatz ist normalerweise im CSV-Format (Comma-Separated Values) verfügbar, das zur Datenbearbeitung und -analyse problemlos in Tools wie die Pandas-Bibliothek von Python importiert werden kann.
Alternativ kann man auch direkt über beliebte Bibliotheken für maschinelles Lernen wie scikit-learn in Python auf den Iris-Datensatz zugreifen. Scikit-learn bietet integrierte Funktionen zum Laden des Iris-Datensatzes, sodass Benutzer bequem auf den Datensatz zugreifen können, ohne ihn separat herunterladen zu müssen.
Unten finden Sie ein Beispielcode-Snippet in Python, das scikit-learn zum Laden des Iris-Datensatzes verwendet:
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)
Durch Ausführen des obigen Codeausschnitts kann man den Iris-Datensatz mit scikit-learn direkt in die Python-Umgebung laden und mit dem Datensatz für einige praktische maschinelle Lernaufgaben arbeiten.
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