Conxunto de datos das flores Iris

O conxunto de datos das flores Iris, ou conxunto de datos Iris de Fisher (en inglés: Iris flower data set), é un conxunto de datos multivariante utilizado e popularizado polo estatístico e biólogo británico Ronald Fisher no seu artigo de 1936 The use of multiple measurements in taxonomic problems, como exemplo de análise discriminante lineal. Ás veces tamén se lle chama conxunto de datos Iris de Anderson, porque o botánico Edgar Anderson recolleu os datos para cuantificar a variación morfolóxica das flores de Iris de tres especies relacionadas. Dúas das tres especies foron recollidas na Península de Gaspé “todas do mesmo pasto, recollidas o mesmo día e medidas ao mesmo tempo pola mesma persoa co mesmo aparello”.

O conxunto de datos consta de 50 mostras de cada unha das tres especies de Iris (Iris setosa, Iris virginica e Iris versicolor). Para cada mostra medíronse catro características: o longo e o ancho dos sépalos e pétalos, en centímetros. Baseándose na combinación destas catro características, Fisher desenvolveu un modelo discriminante lineal para distinguir cada especie. O artigo de Fisher foi publicado en Annals of Eugenics (hoxe coñecido como Annals of Human Genetics).

 Uso do conxunto de datos 
miniatura|Clustering k-means insatisfactorio (os datos non se poden agrupar nas clases coñecidas) e as especies reais visualizadas usando ELKI 
esquerda|miniatura|Exemplo do chamado “mapa de metro” para o conxunto de datos Iris. Só unha pequena fracción de Iris-virginica mestúrase con Iris-versicolor. Todas as demais mostras das diferentes especies de Iris pertencen a nodos distintos.
Originalmente utilizado como conxunto de datos de exemplo no que se aplicou a análise discriminante lineal de Fisher, converteuse nun caso típico de proba para moitas técnicas estatísticas de clasificación en aprendizaxe automática, como as máquinas de vector soporte.

O uso deste conxunto de datos en análise de agrupamentos non é habitual, xa que o conxunto só contén dous conglomerados con separación bastante evidente. Un dos conglomerados contén Iris setosa, mentres que o outro contén tanto Iris virginica como Iris versicolor e non é separable sen a información sobre a especie que utilizou Fisher. Isto fai que o conxunto de datos sexa un bo exemplo para explicar a diferenza entre técnicas supervisadas e non supervisadas na minaría de datos: o modelo discriminante lineal de Fisher só pode obterse cando se coñecen as especies dos obxectos; as etiquetas de clase e os conglomerados non son necesariamente iguais.

Non obstante, as tres especies de Iris son separables na proxección sobre a compoñente principal non lineal e ramificada. O conxunto de datos apróximase pola árbore máis próxima cunha certa penalización polo número excesivo de nós, as curvaturas e os estiramentos. A continuación constrúese o denominado «mapa do metro». Os puntos de datos proxéctanse no nó máis próximo. Para cada nó prepárase un diagrama de sectores cos puntos proxectados. A área de cada sector é proporcional ao número de puntos proxectados. Obsérvase claramente no diagrama (á esquerda) que a gran maioría das mostras das distintas especies de Iris pertencen a nós diferentes. Só unha pequena fracción de Iris virginica aparece mesturada con Iris versicolor (os nós azul-verdes mesturados no diagrama). Polo tanto, as tres especies de Iris (Iris setosa, Iris virginica e Iris versicolor) son separables mediante procedementos non supervisados de análise de compoñentes principais non lineais. Para discriminalas, é suficiente con seleccionar os nós correspondentes na árbore principal.

 Conxunto de datos 
miniatura|Iris setosa
O conxunto de datos contén 150 rexistros con cinco atributos: lonxitude do sépalo, largura do sépalo, lonxitude da pétala, largura da pétala e especie.
miniatura|Iris versicolor
miniatura|Iris virginica
miniatura|Biplot SpectraMap do conxunto de datos Iris de Fisher
+Datos Iris de FisherOrde do conxunto de datosLonxitude do sépaloAnchura do sépaloLonxitude do pétaloAnchura do pétaloEspecie15.13.51.40.2I. setosa24.93.01.40.2I. setosa34.73.21.30.2I. setosa44.63.11.50.2I. setosa55.03.61.40.3I. setosa65.43.91.70.4I. setosa74.63.41.40.3I. setosa85.03.41.50.2I. setosa94.42.91.40.2I. setosa104.93.11.50.1I. setosa115.43.71.50.2I. setosa124.83.41.60.2I. setosa134.83.01.40.1I. setosa144.33.01.10.1I. setosa155.84.01.20.2I. setosa165.74.41.50.4I. setosa175.43.91.30.4I. setosa185.13.51.40.3I. setosa195.73.81.70.3I. setosa205.13.81.50.3I. setosa215.43.41.70.2I. setosa225.13.71.50.4I. setosa234.63.61.00.2I. setosa245.13.31.70.5I. setosa254.83.41.90.2I. setosa265.03.01.60.2I. setosa275.03.41.60.4I. setosa285.23.51.50.2I. setosa295.23.41.40.2I. setosa304.73.21.60.2I. setosa314.83.11.60.2I. setosa325.43.41.50.4I. setosa335.24.11.50.1I. setosa345.54.21.40.2I. setosa354.93.11.50.2I. setosa365.03.21.20.2I. setosa375.53.51.30.2I. setosa384.93.61.40.1I. setosa394.43.01.30.2I. setosa405.13.41.50.2I. setosa415.03.51.30.3I. setosa424.52.31.30.3I. setosa434.43.21.30.2I. setosa445.03.51.60.6I. setosa455.13.81.90.4I. setosa464.83.01.40.3I. setosa475.13.81.60.2I. setosa484.63.21.40.2I. setosa495.33.71.50.2I. setosa505.03.31.40.2I. setosa517.03.24.71.4I. versicolor526.43.24.51.5I. versicolor536.93.14.91.5I. versicolor545.52.34.01.3I. versicolor556.52.84.61.5I. versicolor565.72.84.51.3I. versicolor576.33.34.71.6I. versicolor584.92.43.31.0I. versicolor596.62.94.61.3I. versicolor605.22.73.91.4I. versicolor615.02.03.51.0I. versicolor625.93.04.21.5I. versicolor636.02.24.01.0I. versicolor646.12.94.71.4I. versicolor655.62.93.61.3I. versicolor666.73.14.41.4I. versicolor675.63.04.51.5I. versicolor685.82.74.11.0I. versicolor696.22.24.51.5I. versicolor705.62.53.91.1I. versicolor715.93.24.81.8I. versicolor726.12.84.01.3I. versicolor736.32.54.91.5I. versicolor746.12.84.71.2I. versicolor756.42.94.31.3I. versicolor766.63.04.41.4I. versicolor776.82.84.81.4I. versicolor786.73.05.01.7I. versicolor796.02.94.51.5I. versicolor805.72.63.51.0I. versicolor815.52.43.81.1I. versicolor825.52.43.71.0I. versicolor835.82.73.91.2I. versicolor846.02.75.11.6I. versicolor855.43.04.51.5I. versicolor866.03.44.51.6I. versicolor876.73.14.71.5I. versicolor886.32.34.41.3I. versicolor895.63.04.11.3I. versicolor905.52.54.01.3I. versicolor915.52.64.41.2I. versicolor926.13.04.61.4I. versicolor935.82.64.01.2I. versicolor945.02.33.31.0I. versicolor955.62.74.21.3I. versicolor965.73.04.21.2I. versicolor975.72.94.21.3I. versicolor986.22.94.31.3I. versicolor995.12.53.01.1I. versicolor1005.72.84.11.3I. versicolor1016.33.36.02.5I. virginica1025.82.75.11.9I. virginica1037.13.05.92.1I. virginica1046.32.95.61.8I. virginica1056.53.05.82.2I. virginica1067.63.06.62.1I. virginica1074.92.54.51.7I. virginica1087.32.96.31.8I. virginica1096.72.55.81.8I. virginica1107.23.66.12.5I. virginica1116.53.25.12.0I. virginica1126.42.75.31.9I. virginica1136.83.05.52.1I. virginica1145.72.55.02.0I. virginica1155.82.85.12.4I. virginica1166.43.25.32.3I. virginica1176.53.05.51.8I. virginica1187.73.86.72.2I. virginica1197.72.66.92.3I. virginica1206.02.25.01.5I. virginica1216.93.25.72.3I. virginica1225.62.84.92.0I. virginica1237.72.86.72.0I. virginica1246.32.74.91.8I. virginica1256.73.35.72.1I. virginica1267.23.26.01.8I. virginica1276.22.84.81.8I. virginica1286.13.04.91.8I. virginica1296.42.85.62.1I. virginica1307.23.05.81.6I. virginica1317.42.86.11.9I. virginica1327.93.86.42.0I. virginica1336.42.85.62.2I. virginica1346.32.85.11.5I. virginica1356.12.65.61.4I. virginica1367.73.06.12.3I. virginica1376.33.45.62.4I. virginica1386.43.15.51.8I. virginica1396.03.04.81.8I. virginica1406.93.15.42.1I. virginica1416.73.15.62.4I. virginica1426.93.15.12.3I. virginica1435.82.75.11.9I. virginica1446.83.25.92.3I. virginica1456.73.35.72.5I. virginica1466.73.05.22.3I. virginica1476.32.55.01.9I. virginica1486.53.05.22.0I. virginica1496.23.45.42.3I. virginica1505.93.05.11.8I. virginica
O conxunto de datos Iris úsase amplamente como un conxunto de datos introdutorio para a aprendizaxe automática. O conxunto de datos está incluído na versión base de R e tamén en Python na biblioteca de machine learning scikit-learn, de maneira que os usuarios poden acceder a el sen ter que buscar unha fonte externa.

Publicáronse varias versións do conxunto de datos.

 Código en R que ilustra o seu uso 
O código de exemplo en R que se mostra a continuación reproduce o diagrama de dispersión que aparece na parte superior deste artigo:# Amosar o conxunto de datos
iris
# Amosar a páxina de axuda, con información sobre o conxunto de datos
?iris

# Crear diagramas de dispersión de todas as combinacións pareadas das 4 variables do conxunto de datos
pairs(iris[1:4], main="Iris Data (red=setosa,green=versicolor,blue=virginica)",
      pch=21, bg=c("red","green3","blue")[unclass(iris$Species)])


# Alternativamente usando ggplot e ggally.
install.packages(c("ggplot2","GGally")) # instalar paquetes se non os tes.

# Cargar as librarías.
library(ggplot2)
library(GGally)

# Debuxar a matriz de diagramas de dispersión para o conxunto de datos iris
ggpairs(data = iris, # os teus datos iris
        columns = 1:4, # columnas para o diagrama de dispersión
        mapping = aes(colour = Species,fill = Species),
        title = 'Matriz de Diagramas de Dispersión do Conxunto de Datos Iris',
        ) +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,face = 'bold')) +
  scale_color_brewer(palette = 'Set1')

 Código en Python que ilustra o seu uso 
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
print(iris)Este código dá como resultado:{'data': array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
                [4.9, 3., 1.4, 0.2],
                [4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
                [4.6, 3.1, 1.5, 0.2],...
'target': array([0, 0, 0, ... 1, 1, 1, ... 2, 2, 2, ...
'target_names': array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], dtype='<U10'),
...}

 Notas 

 Véxase tamén 
Outros artigos
 Conxunto de datos clásicos

 Ligazóns externas 


Categoría:Aprendizaxe automática

Categoría:Python
Categoría:Estatística
Categoría:Intelixencia artificial