ИРИСЫ ФИШЕРА PYTHON

Ирисы Фишера - это известный набор данных в машинном обучении, являющийся примером задачи классификации. В этом наборе данных представлены три вида ирисов: Iris setosa, Iris versicolor и Iris virginica. Каждый вид описывается четырьмя признаками: длиной и шириной чашелистика и лепестка.

Для работы с набором данных Ирисы Фишера в Python можно использовать библиотеку scikit-learn. Ниже приведен пример кода загрузки набора данных и вывода информации о нем:

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
print(iris.DESCR)

Данный код загружает набор данных и выводит описание данных, включая описание признаков и классов.

Для примера, допустим, мы хотим обучить модель, которая будет предсказывать класс ириса по его признакам. Для этого мы можем разбить набор данных на обучающую и тестовую выборки:

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

Здесь мы используем функцию train_test_split для разбиения данных на обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка будет содержать 70% исходных данных, а тестовая - 30%. Параметр random_state используется для воспроизводимости результатов.

Далее мы можем выбрать модель для обучения наших данных. Например, мы можем использовать метод опорных векторов (SVM):

from sklearn.svm import SVC
svm = SVC()
svm.fit(X_train, y_train)

Здесь мы создаем объект SVM и обучаем его на обучающих данных. После этого мы можем использовать обученную модель для предсказания классов ирисов на тестовых данных:

predictions = svm.predict(X_test)
print(predictions)

Этот код выводит предсказанные значения классов для тестовой выборки. Оценить качество работы модели можно, например, с помощью метрики accuracy:

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(accuracy)

Этот код вычисляет и выводит точность работы модели.

Data Visualization using IRIS Dataset - Python Data Science Project

Aula IA 026 - Python - Dataset Flor de Íris - Parte 01

Классификация ирисов на Python

Нейронная сеть на Python с нуля

MarI/O - Machine Learning for Video Games

Обучение нейронной сети на Python

Как я начал изучать нейросети и python

Я сделал игру, которая играет сама в себя!) - Нейроэволюция на Python

Нейронные Сети на Понятном Языке - Классификация Ирисов Фишера - #6

24 часа ТОРГУЮ с помощью ChatGPT - Нейросеть для трейдинга

Новые материалы:

• Парсинг python ajax
• Python time библиотека
• Функция умножения в python как sum
• Numpy получить столбец
• Python sqlalchemy mysql примеры
• Lstm python прогнозирование
• Обработка изображений numpy
• Python smtp сервер
• Pie диаграмма python
• Посимвольный ввод python
• Можно ли конструктор пометить c помощью модификатора virtual python
• Максимальное значение int python
• Python перезаписать файл
• Дан текст определить сколько в нем предложений python
• Чат на django