Per trovare il set di dati Iris utilizzato nell'esempio è possibile accedervi tramite l'UCI Machine Learning Repository. Il set di dati Iris è un set di dati comunemente utilizzato nel campo dell'apprendimento automatico per compiti di classificazione, in particolare in contesti educativi grazie alla sua semplicità ed efficacia nel dimostrare vari algoritmi di apprendimento automatico.
L'UCI Machine Learning Repository è una risorsa ampiamente utilizzata nella comunità del machine learning che ospita vari set di dati per scopi di ricerca e didattici. Il set di dati Iris è uno dei set di dati disponibili nel repository UCI ed è facilmente accessibile per l'utilizzo nei progetti di machine learning.
Per recuperare il set di dati Iris dall'UCI Machine Learning Repository è possibile seguire questi passaggi:
1. Visitare il sito web dell'UCI Machine Learning Repository all'indirizzo https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Passare alla sezione "Set di dati" sul sito web.
3. Cerca il set di dati Iris sfogliando i set di dati disponibili o utilizzando la funzionalità di ricerca sul sito web.
4. Scaricalo in un formato compatibile con l'ambiente di machine learning utilizzato. Il set di dati è generalmente disponibile in un formato CSV (Comma-Separated Values), che può essere facilmente importato in strumenti come la libreria pandas di Python per la manipolazione e l'analisi dei dati.
In alternativa, è anche possibile accedere al set di dati Iris direttamente tramite le popolari librerie di machine learning come scikit-learn in Python. Scikit-learn fornisce funzioni integrate per caricare il set di dati Iris, rendendo conveniente per gli utenti l'accesso al set di dati senza doverlo scaricare separatamente.
Di seguito è riportato un frammento di codice di esempio in Python che utilizza scikit-learn per caricare il set di dati 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)
Eseguendo lo snippet di codice riportato sopra è possibile caricare il set di dati Iris direttamente nell'ambiente Python utilizzando scikit-learn e iniziare a lavorare con il set di dati per alcune attività pratiche di apprendimento automatico.
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