47
правок
Изменения
м
|-
| Iris
| Данные измерений четырех параметров цветков ириса
| 150
| 3
| N/A, малый размер датасета
Некоторые импорты нужны для листингов кода, относящимся к следующим датасетам.
==Iris==
===Описание===
Iris {{---}} небольшой набор данных для задачи классификации, опубликованный еще в 1936 году Робертом Фишером, используя данные биолога Эдгара Андерсона. В этом наборе данных представлены по 50 описаний цветков одного из трех типов {{---}} Ирис щетинистый (Iris setosa), Ирис виргинский (Iris virginica) и Ирис разноцветный (Iris versicolor).
Для каждого цветка измерены четыре величины {{---}} длина чашелистника (англ. sepal length), ширина чашелистника (sepal width), длина лепестка (англ. petal length), ширина лепестка (англ. petal width). Все цветки промаркированы одним из трех типов, что позволяет тестировать на нем алгоритмы классификации. Интересное наблюдение {{---}} один из классов цветков линейно отделим от двух других.
===Пример===
{| class="wikitable"
|-
! Длина чашелистника
! Ширина чашелистника
! Длина лепестка
! Ширина лепестка
! Класс
|-
| 5.1
| 3.5
| 1.4
| 0.2
| setosa
|-
| 7.0
| 3.2
| 4.7
| 1.4
| versicolor
|-
| 6.3
| 3.3
| 6.0
| 2.5
| virginica
|-
|}
===Код===
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
iris=load_iris()
X = iris.data
Y = iris.target
X, Y = shuffle(X, Y)
n = len(iris.data)
train = n // 2
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2, random_state=0)
clf.fit(X[:train], Y[:train])
expected = Y[train:]
predicted = clf.predict(X[train:])
print("Classification report for classifier %s:\n%s\n"
% (clf, metrics.classification_report(expected, predicted)))
type precision recall f1-score support
0 1.00 1.00 1.00 28
1 0.95 0.88 0.91 24
2 0.88 0.96 0.92 23
avg / total 0.95 0.95 0.95 75
Нет описания правки
! Число классов
! Доля ошибок лучшего публикованного алгоритма
|-
| Iris
| Данные измерений четырех параметров цветков ириса
| 150
| 3
| N/A, малый размер датасета
|-
| MNIST
| 10
| 1.23% <ref>https://arxiv.org/pdf/1805.09501.pdf[https://arxiv.org/pdf/1805.09501.pdf]</ref>
|-
| ImageNet
|-
|}
==Iris==
===Описание===
Iris {{---}} небольшой набор данных для задачи классификации, опубликованный еще в 1936 году Робертом Фишером, используя данные биолога Эдгара Андерсона. В этом наборе данных представлены по 50 описаний цветков одного из трех типов {{---}} Ирис щетинистый (Iris setosa), Ирис виргинский (Iris virginica) и Ирис разноцветный (Iris versicolor).
Для каждого цветка измерены четыре величины {{---}} длина чашелистника (англ. sepal length), ширина чашелистника (sepal width), длина лепестка (англ. petal length), ширина лепестка (англ. petal width). Все цветки промаркированы одним из трех типов, что позволяет тестировать на нем алгоритмы классификации. Интересное наблюдение {{---}} один из классов цветков линейно отделим от двух других.
===Пример===
{| class="wikitable"
|-
! Длина чашелистника
! Ширина чашелистника
! Длина лепестка
! Ширина лепестка
! Класс
|-
| 5.1
| 3.5
| 1.4
| 0.2
| setosa
|-
| 7.0
| 3.2
| 4.7
| 1.4
| versicolor
|-
| 6.3
| 3.3
| 6.0
| 2.5
| virginica
|-
|}
===Код===
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
iris=load_iris()
X = iris.data
Y = iris.target
X, Y = shuffle(X, Y)
n = len(iris.data)
train = n // 2
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2, random_state=0)
clf.fit(X[:train], Y[:train])
expected = Y[train:]
predicted = clf.predict(X[train:])
print("Classification report for classifier %s:\n%s\n"
% (clf, metrics.classification_report(expected, predicted)))
type precision recall f1-score support
0 1.00 1.00 1.00 28
1 0.95 0.88 0.91 24
2 0.88 0.96 0.92 23
avg / total 0.95 0.95 0.95 75
==MNIST==
===Описание===
[[Файл:MnistExamples.png|мини|[https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST_database#/media/File:MnistExamples.png Оригинал]]]
Датасет MNIST {{---}} большой (порядка 60 000 тренировочных и 10 000 проверочных объектов помеченных на принадлежность одному из десяти классов {{---}} какая цифра изображена на картинке) набор картинок с рукописными цифрами, часто используемый для тестирования различных алгоритмов распознавания образов. Он содержит черно-белые картинки размера 28x28 пикселей, исходно взятые из набора образцов из бюро переписи населения США, к которым были добавлены тестовые образцы, написанные студентами американских университетов.
Простой пример, скачивающий набор данных и запускающий на нем один из классификаторов. Даже с уменьшением датасета в сто раз и не самым подходящим классификатором точность выше половины угаданных цифр {{---}} заметно лучше, чем случайная разметка.
from sklearn.datasets import fetch_mldata
===Описание===
[[Файл:Cifar-10.png|мини|[https://medium.com/@jannik.zuern/training-a-cifar-10-classifier-in-the-cloud-using-tensorflow-and-google-colab-f3a5fbdfe24d Источник]]]
CIFAR-10 (Canadian Institute For Advanced Research) {{---}} еще один большой набор изображений, который обычно используется для тестирования алгоритмов машинного обучения. Он содержит 60 000 цветных картинок размером 32х32 пикселя, размеченных в один из десяти классов: самолеты, автомобили, коты, олени, собаки, лягушки, лошади, корабли и грузовики. В датасете по 6000 картинок каждого класса. CIFAR-10 является размеченным подмножеством заметно большего набора данных, состоящего примерно из восьмидесяти миллионов изображений.
print("Classification report for classifier %s:\n%s\n"
% (clf, metrics.classification_report(expected, predicted)))
===Описание===
[[Файл:Imagenet.png|мини|[http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2014/ Источник]]]
База данных Imagenet {{---}} проект по созданию и сопровождению массивной базы данных аннотированных изображений. Аннотация изображений происходит путем краудсорсинга сообществом. Из-за этого достигается большое количество размеченных данных.
===Imagenet Challenge===
[[Файл:Imagenet-contest.png|мини|[https://en.wikipedia.org/wiki/File:ImageNet_error_rate_history_(just_systems).svg Оригинал]]]
Вместе с публикацией набора данных стартовал конкурс ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC<ref>http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/[http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/]</ref>). В его рамках участникам предлагается достигнуть наибольшей точности при классификации набора изображений. Организаторы использовали около тысячи различных категорий объектов, которые нужно классифицировать. На примере этого конкурса хорошо видно, как в 2010-е годы люди научились заметно лучше распознавать образы на изображениях, уже в 2017 году большинство участвующих команд преодолели порог в 95% правильных ответов. Эта задача, проблема компьютерного зрения, имеет огромное практическое значение во многих прикладных областях.
==Примечания==
