Irisii lui Fisher

Irișii lui Fisher  sunt un set de date pentru problema de clasificare , pe exemplul căruia Ronald Fisher a demonstrat munca metodei de analiză discriminantă pe care a dezvoltat-o ​​în 1936 [1] . Este uneori denumit și irisul lui Anderson , deoarece datele au fost culese de botanistul american Edgar Anderson [2] . Acest set de date a devenit un clasic și este adesea folosit în literatură pentru a ilustra funcționarea diverșilor algoritmi statistici [3] .

Descriere

Irișii lui Fisher sunt formați din date privind 150 de exemplare de iris , câte 50 de exemplare din trei specii - iris ( Iris setosa ) , iris virgin ( Iris virginica ) și iris multicolor ( Iris versicolor ). Pentru fiecare specimen, au fost măsurate patru caracteristici (în centimetri ):

  1. Lungimea lobului perianthului exterior ( ing.  lungime sepal );
  2. Lățimea lobului perianthului exterior ( ing.  lățimea sepalului );
  3. Lungimea segmentului interior al periantului ( ing.  lungime petale );
  4. Lățimea segmentului interior al periantului ( ing.  lățime petală ).

Pe baza acestui set de date, este necesar să se construiască o regulă de clasificare care să determine tipul de instalație în funcție de datele de măsurare. Aceasta este o problemă de clasificare cu mai multe clase , deoarece există trei clase - trei tipuri de iris.

Una dintre clase (Iris setosa) este liniar separabilă de celelalte două.

Set de date

irisii lui Fisher
Lungimea
sepalului		 Lățimea
sepalului		 lungimea
petalei		 lățimea
petalelor		 Specie de
iris
5.1 3.5 1.4 0,2 setosa
4.9 3.0 1.4 0,2 setosa
4.7 3.2 1.3 0,2 setosa
4.6 3.1 1.5 0,2 setosa
5.0 3.6 1.4 0,2 setosa
5.4 3.9 1.7 0,4 setosa
4.6 3.4 1.4 0,3 setosa
5.0 3.4 1.5 0,2 setosa
4.4 2.9 1.4 0,2 setosa
4.9 3.1 1.5 0,1 setosa
5.4 3.7 1.5 0,2 setosa
4.8 3.4 1.6 0,2 setosa
4.8 3.0 1.4 0,1 setosa
4.3 3.0 1.1 0,1 setosa
5.8 4.0 1.2 0,2 setosa
5.7 4.4 1.5 0,4 setosa
5.4 3.9 1.3 0,4 setosa
5.1 3.5 1.4 0,3 setosa
5.7 3.8 1.7 0,3 setosa
5.1 3.8 1.5 0,3 setosa
5.4 3.4 1.7 0,2 setosa
5.1 3.7 1.5 0,4 setosa
4.6 3.6 1.0 0,2 setosa
5.1 3.3 1.7 0,5 setosa
4.8 3.4 1.9 0,2 setosa
5.0 3.0 1.6 0,2 setosa
5.0 3.4 1.6 0,4 setosa
5.2 3.5 1.5 0,2 setosa
5.2 3.4 1.4 0,2 setosa
4.7 3.2 1.6 0,2 setosa
4.8 3.1 1.6 0,2 setosa
5.4 3.4 1.5 0,4 setosa
5.2 4.1 1.5 0,1 setosa
5.5 4.2 1.4 0,2 setosa
4.9 3.1 1.5 0,2 setosa
5.0 3.2 1.2 0,2 setosa
5.5 3.5 1.3 0,2 setosa
4.9 3.6 1.4 0,1 setosa
4.4 3.0 1.3 0,2 setosa
5.1 3.4 1.5 0,2 setosa
5.0 3.5 1.3 0,3 setosa
4.5 2.3 1.3 0,3 setosa
4.4 3.2 1.3 0,2 setosa
5.0 3.5 1.6 0,6 setosa
5.1 3.8 1.9 0,4 setosa
4.8 3.0 1.4 0,3 setosa
5.1 3.8 1.6 0,2 setosa
4.6 3.2 1.4 0,2 setosa
5.3 3.7 1.5 0,2 setosa
5.0 3.3 1.4 0,2 setosa
7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor
5.5 2.3 4.0 1.3 versicolor
6.5 2.8 4.6 1.5 versicolor
5.7 2.8 4.5 1.3 versicolor
6.3 3.3 4.7 1.6 versicolor
4.9 2.4 3.3 1.0 versicolor
6.6 2.9 4.6 1.3 versicolor
5.2 2.7 3.9 1.4 versicolor
5.0 2.0 3.5 1.0 versicolor
5.9 3.0 4.2 1.5 versicolor
6.0 2.2 4.0 1.0 versicolor
6.1 2.9 4.7 1.4 versicolor
5.6 2.9 3.6 1.3 versicolor
6.7 3.1 4.4 1.4 versicolor
5.6 3.0 4.5 1.5 versicolor
5.8 2.7 4.1 1.0 versicolor
6.2 2.2 4.5 1.5 versicolor
5.6 2.5 3.9 1.1 versicolor
5.9 3.2 4.8 1.8 versicolor
6.1 2.8 4.0 1.3 versicolor
6.3 2.5 4.9 1.5 versicolor
6.1 2.8 4.7 1.2 versicolor
6.4 2.9 4.3 1.3 versicolor
6.6 3.0 4.4 1.4 versicolor
6.8 2.8 4.8 1.4 versicolor
6.7 3.0 5.0 1.7 versicolor
6.0 2.9 4.5 1.5 versicolor
5.7 2.6 3.5 1.0 versicolor
5.5 2.4 3.8 1.1 versicolor
5.5 2.4 3.7 1.0 versicolor
5.8 2.7 3.9 1.2 versicolor
6.0 2.7 5.1 1.6 versicolor
5.4 3.0 4.5 1.5 versicolor
6.0 3.4 4.5 1.6 versicolor
6.7 3.1 4.7 1.5 versicolor
6.3 2.3 4.4 1.3 versicolor
5.6 3.0 4.1 1.3 versicolor
5.5 2.5 4.0 1.3 versicolor
5.5 2.6 4.4 1.2 versicolor
6.1 3.0 4.6 1.4 versicolor
5.8 2.6 4.0 1.2 versicolor
5.0 2.3 3.3 1.0 versicolor
5.6 2.7 4.2 1.3 versicolor
5.7 3.0 4.2 1.2 versicolor
5.7 2.9 4.2 1.3 versicolor
6.2 2.9 4.3 1.3 versicolor
5.1 2.5 3.0 1.1 versicolor
5.7 2.8 4.1 1.3 versicolor
6.3 3.3 6.0 2.5 virginica
5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
7.1 3.0 5.9 2.1 virginica
6.3 2.9 5.6 1.8 virginica
6.5 3.0 5.8 2.2 virginica
7.6 3.0 6.6 2.1 virginica
4.9 2.5 4.5 1.7 virginica
7.3 2.9 6.3 1.8 virginica
6.7 2.5 5.8 1.8 virginica
7.2 3.6 6.1 2.5 virginica
6.5 3.2 5.1 2.0 virginica
6.4 2.7 5.3 1.9 virginica
6.8 3.0 5.5 2.1 virginica
5.7 2.5 5.0 2.0 virginica
5.8 2.8 5.1 2.4 virginica
6.4 3.2 5.3 2.3 virginica
6.5 3.0 5.5 1.8 virginica
7.7 3.8 6.7 2.2 virginica
7.7 2.6 6.9 2.3 virginica
6.0 2.2 5.0 1.5 virginica
6.9 3.2 5.7 2.3 virginica
5.6 2.8 4.9 2.0 virginica
7.7 2.8 6.7 2.0 virginica
6.3 2.7 4.9 1.8 virginica
6.7 3.3 5.7 2.1 virginica
7.2 3.2 6.0 1.8 virginica
6.2 2.8 4.8 1.8 virginica
6.1 3.0 4.9 1.8 virginica
6.4 2.8 5.6 2.1 virginica
7.2 3.0 5.8 1.6 virginica
7.4 2.8 6.1 1.9 virginica
7.9 3.8 6.4 2.0 virginica
6.4 2.8 5.6 2.2 virginica
6.3 2.8 5.1 1.5 virginica
6.1 2.6 5.6 1.4 virginica
7.7 3.0 6.1 2.3 virginica
6.3 3.4 5.6 2.4 virginica
6.4 3.1 5.5 1.8 virginica
6.0 3.0 4.8 1.8 virginica
6.9 3.1 5.4 2.1 virginica
6.7 3.1 5.6 2.4 virginica
6.9 3.1 5.1 2.3 virginica
5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
6.8 3.2 5.9 2.3 virginica
6.7 3.3 5.7 2.5 virginica
6.7 3.0 5.2 2.3 virginica
6.3 2.5 5.0 1.9 virginica
6.5 3.0 5.2 2.0 virginica
6.2 3.4 5.4 2.3 virginica
5.9 3.0 5.1 1.8 virginica

Note

  1. ↑ Fisher, RA  The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems  // Annals of Eugenics : jurnal. - 1936. - Vol. 7 . - P. 179-188 .
  2. ↑ Edgar Anderson. Irișii din Peninsula Gaspé  (neopr.)  // Buletinul Societății Americane de Iris. - 1935. - T. 59 . - S. 2-5 .
  3. ↑ UCI Machine Learning Repository: Iris Data Set . Preluat la 7 martie 2010. Arhivat din original la 11 decembrie 2015.

Link -uri