Pour trouver l'ensemble de données Iris utilisé dans l'exemple, vous pouvez y accéder via le référentiel UCI Machine Learning. L'ensemble de données Iris est un ensemble de données couramment utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique pour les tâches de classification, en particulier dans des contextes éducatifs en raison de sa simplicité et de son efficacité dans la démonstration de divers algorithmes d'apprentissage automatique.
Le référentiel UCI Machine Learning est une ressource largement utilisée dans la communauté de l’apprentissage automatique qui héberge divers ensembles de données à des fins de recherche et d’éducation. L'ensemble de données Iris est l'un des ensembles de données disponibles sur le référentiel UCI et est facilement accessible pour une utilisation dans vos projets d'apprentissage automatique.
Pour récupérer l'ensemble de données Iris du référentiel UCI Machine Learning, vous pouvez suivre ces étapes :
1. Visitez le site Web du référentiel UCI Machine Learning à l'adresse https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Accédez à la section « Ensembles de données » sur le site Web.
3. Recherchez l'ensemble de données Iris en parcourant les ensembles de données disponibles ou en utilisant la fonctionnalité de recherche sur le site Web.
4. Téléchargez-le dans un format compatible avec l'environnement d'apprentissage automatique utilisé. L'ensemble de données est généralement disponible au format CSV (Comma-Separated Values), qui peut être facilement importé dans des outils tels que la bibliothèque pandas de Python pour la manipulation et l'analyse des données.
Alternativement, on peut également accéder à l'ensemble de données Iris directement via des bibliothèques d'apprentissage automatique populaires telles que scikit-learn en Python. Scikit-learn fournit des fonctions intégrées pour charger l'ensemble de données Iris, ce qui permet aux utilisateurs d'accéder facilement à l'ensemble de données sans avoir à le télécharger séparément.
Vous trouverez ci-dessous un exemple d'extrait de code en Python utilisant scikit-learn pour charger l'ensemble de données 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)
En exécutant l'extrait de code ci-dessus, vous pouvez charger l'ensemble de données Iris directement dans l'environnement Python à l'aide de scikit-learn et commencer à travailler avec l'ensemble de données pour certaines tâches pratiques d'apprentissage automatique.
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