Para encontrar o conjunto de dados Iris usado no exemplo pode-se acessá-lo através do UCI Machine Learning Repository. O conjunto de dados Iris é um conjunto de dados comumente usado na área de aprendizado de máquina para tarefas de classificação, particularmente em contextos educacionais devido à sua simplicidade e eficácia na demonstração de vários algoritmos de aprendizado de máquina.
O Repositório de Aprendizado de Máquina UCI é um recurso amplamente utilizado na comunidade de aprendizado de máquina que hospeda vários conjuntos de dados para fins educacionais e de pesquisa. O conjunto de dados Iris é um dos conjuntos de dados disponíveis no repositório UCI e pode ser facilmente acessado para uso em seus projetos de aprendizado de máquina.
Para recuperar o conjunto de dados Iris do UCI Machine Learning Repository, pode-se seguir estas etapas:
1. Visite o site do UCI Machine Learning Repository em https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Navegue até a seção “Conjuntos de dados” no site.
3. Pesquise o conjunto de dados Iris navegando pelos conjuntos de dados disponíveis ou usando a funcionalidade de pesquisa no site.
4. Baixe-o em um formato compatível com o ambiente de aprendizado de máquina usado. O conjunto de dados normalmente está disponível em formato CSV (valores separados por vírgula), que pode ser facilmente importado para ferramentas como a biblioteca pandas do Python para manipulação e análise de dados.
Alternativamente, também é possível acessar o conjunto de dados Iris diretamente por meio de bibliotecas populares de aprendizado de máquina, como scikit-learn em Python. Scikit-learn fornece funções integradas para carregar o conjunto de dados Iris, tornando conveniente para os usuários acessar o conjunto de dados sem precisar baixá-lo separadamente.
Abaixo está um exemplo de trecho de código em Python usando scikit-learn para carregar o conjunto de dados 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)
Ao executar o trecho de código acima, é possível carregar o conjunto de dados Iris diretamente no ambiente Python usando scikit-learn e começar a trabalhar com o conjunto de dados para algumas tarefas práticas de aprendizado de máquina.
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