예제에 사용된 Iris 데이터 세트를 찾으려면 UCI Machine Learning Repository를 통해 액세스할 수 있습니다. Iris 데이터 세트는 다양한 기계 학습 알고리즘을 입증하는 단순성과 효율성으로 인해 특히 교육적 맥락에서 분류 작업을 위한 기계 학습 분야에서 일반적으로 사용되는 데이터 세트입니다.
UCI 기계 학습 리포지토리는 연구 및 교육 목적으로 다양한 데이터 세트를 호스팅하는 기계 학습 커뮤니티에서 널리 사용되는 리소스입니다. Iris 데이터 세트는 UCI 저장소에서 사용할 수 있는 데이터 세트 중 하나이며 기계 학습 프로젝트에서 사용하기 위해 쉽게 액세스할 수 있습니다.
UCI 기계 학습 저장소에서 Iris 데이터 세트를 검색하려면 다음 단계를 수행하면 됩니다.
1. UCI Machine Learning Repository 웹사이트(https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php)를 방문하세요.
2. 웹사이트의 "데이터세트" 섹션으로 이동합니다.
3. 사용 가능한 데이터세트를 탐색하거나 웹사이트의 검색 기능을 사용하여 Iris 데이터세트를 검색합니다.
4. 중고 머신러닝 환경에 맞는 형식으로 다운로드 받으세요. 데이터 세트는 일반적으로 데이터 조작 및 분석을 위해 Python의 pandas 라이브러리와 같은 도구로 쉽게 가져올 수 있는 CSV(쉼표로 구분된 값) 형식으로 제공됩니다.
또는 Python의 scikit-learn과 같은 널리 사용되는 기계 학습 라이브러리를 통해 Iris 데이터 세트에 직접 액세스할 수도 있습니다. Scikit-learn은 Iris 데이터세트를 로드하는 기능을 내장하고 있어 사용자가 별도로 다운로드하지 않고도 데이터세트에 편리하게 접근할 수 있습니다.
다음은 Iris 데이터 세트를 로드하기 위해 scikit-learn을 사용하는 Python의 예제 코드 조각입니다.
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)
위의 코드 조각을 실행하면 scikit-learn을 사용하여 Iris 데이터세트를 Python 환경에 직접 로드하고 기계 학습 작업에 대한 일부 실습을 위해 데이터세트 작업을 시작할 수 있습니다.
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