鸢尾花分类 iris 数据集包含 150 个样本,对应数据集的每行数据。每行数据包含每个

鸢尾花分类数据集是机器学习中常用的数据集之一，它包含了150个样本，每个样本都对应着鸢尾花的一行数据。

每行数据都包含了鸢尾花的几个重要特征，这些特征可以帮助我们将鸢尾花分成不同的类别。主要的特征包括：
1. 花萼长度（sepal length）：指的是鸢尾花花萼的长度，以厘米为单位。
2. 花萼宽度（sepal width）：指的是鸢尾花花萼的宽度，以厘米为单位。
3. 花瓣长度（petal length）：指的是鸢尾花花瓣的长度，以厘米为单位。
4. 花瓣宽度（petal width）：指的是鸢尾花花瓣的宽度，以厘米为单位。

根据这些特征，我们可以使用机器学习算法将鸢尾花分成三个不同的类别：Setosa、Versicolor和Virginica。这三个类别代表了不同种类的鸢尾花。

鸢尾花分类数据集可以帮助我们训练机器学习模型，使得模型能够根据鸢尾花的特征来预测其所属的类别。通过使用数据集中的样本和相应的特征，我们可以建立一个模型，然后使用该模型来对新的鸢尾花进行分类。

总之，鸢尾花分类数据集是一个包含150个样本和每行数据都包含了鸢尾花的特征的数据集。通过这个数据集，我们可以进行鸢尾花的分类任务，帮助我们理解和应用机器学习算法。