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。