この例で使用されている Iris データセットを見つけるには、UCI Machine Learning リポジトリを通じてアクセスできます。 Iris データセットは、さまざまな機械学習アルゴリズムをデモンストレーションする際のシンプルさと有効性により、分類タスクの機械学習の分野、特に教育の文脈で一般的に使用されるデータセットです。
UCI Machine Learning Repository は、研究および教育目的でさまざまなデータセットをホストする機械学習コミュニティで広く使用されているリソースです。 Iris データセットは、UCI リポジトリで利用可能なデータセットの 1 つであり、機械学習プロジェクトで使用するために簡単にアクセスできます。
UCI Machine Learning リポジトリから Iris データセットを取得するには、次の手順に従います。
1. UCI Machine Learning Repository Web サイト (https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php) にアクセスします。
2. Web サイトの「データセット」セクションに移動します。
3. 利用可能なデータセットを参照するか、Web サイトの検索機能を使用して、Iris データセットを検索します。
4. 使用する機械学習環境と互換性のある形式でダウンロードします。データセットは通常、CSV (カンマ区切り値) 形式で入手でき、データ操作や分析のために Python の pandas ライブラリなどのツールに簡単にインポートできます。
あるいは、Python の scikit-learn などの一般的な機械学習ライブラリを通じて Iris データセットに直接アクセスすることもできます。 Scikit-learn には、Iris データセットをロードするための組み込み関数が用意されているため、ユーザーはデータセットを個別にダウンロードすることなく簡単にアクセスできます。
以下は、scikit-learn を使用して Iris データセットをロードする Python のコード スニペットの例です。
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)
上記のコード スニペットを実行すると、scikit-learn を使用して Iris データセットを Python 環境に直接ロードし、機械学習タスクに関する実践的なデータセットの操作を開始できます。
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