鸢尾花(iris)数据集

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。