鸢尾花(iris)数据集

时间: 2023-09-13 08:13:21 浏览: 62
鸢尾花数据集是机器学习中经典的数据集之一,由英国统计学家Fisher在1936年收集整理而来。该数据集共包含150个样本,每个样本有4个特征,分别是花萼长度,花萼宽度,花瓣长度和花瓣宽度,同时每个样本还有一个目标变量,即花的品种,分别是Setosa,Versicolor和Virginica。该数据集被广泛应用于分类算法的性能评估和特征选择等方面。
相关问题

鸢尾花iris数据集实验原理

鸢尾花iris数据集是一个常用的分类问题数据集,它包含了150个样本,每个样本包含了鸢尾花的四个属性:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度,还包含了鸢尾花的品种分类:Setosa、Versicolour、Virginica。 实验原理是使用机器学习算法对鸢尾花数据集进行训练,使得机器能够正确预测鸢尾花的品种分类。常用的机器学习算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等等。

鸢尾花数据集iris

好的,我知道了。鸢尾花数据集iris是一个经典的分类问题数据集,包含150个样本,分为三类鸢尾花(Iris setosa,Iris versicolor和Iris virginica),每类50个样本。每个样本都有四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 这个数据集最早是由英国统计学家Ronald Fisher在1936年发表的一篇论文中提出的,被广泛应用于机器学习和数据挖掘领域。

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