2025-03-07 03:58:21
Как называется классический пример набора данных, применяемого для многоклассовой классификации?
- Ирисы Фишинга
- Гладиолусы Фишера
- Ирисы Фишера
- Гладиолусы Фишинга
Другие предметы Колледж Многоклассовая классификация искусственный интеллект колледж обучение ИИ курсы по ИИ колледж ИИ программы по ИИ навыки в ИИ профессии в ИИ применение ИИ в образовании
2025-07-19 14:03:26
Классический пример набора данных, применяемого для многоклассовой классификации, называется Ирисы Фишера. Давайте разберем, почему именно этот набор данных так важен и как он используется:
- История и происхождение: Набор данных "Ирисы Фишера" был введен британским статистиком и биологом Рональдом Фишером в 1936 году. Он использовал его в своей работе для демонстрации дискриминантного анализа.
- Структура данных: Набор данных состоит из 150 образцов ирисов, разделенных на три вида: Iris setosa, Iris versicolor и Iris virginica. Каждый образец имеет четыре признака: длина чашелистика, ширина чашелистика, длина лепестка и ширина лепестка.
- Цель: Основная задача при работе с этим набором данных — классифицировать ирисы в один из трех видов на основе их признаков. Это делает его классическим примером задачи многоклассовой классификации.
- Применение: "Ирисы Фишера" часто используются для обучения и тестирования алгоритмов машинного обучения, таких как логистическая регрессия, k-ближайших соседей, деревья решений, и другие методы классификации.
- Популярность: Благодаря своей простоте и наглядности, этот набор данных стал стандартом в области машинного обучения для начального обучения и демонстрации алгоритмов.
Таким образом, "Ирисы Фишера" являются важным инструментом в обучении и исследовании в области статистики и машинного обучения.
