Iris 数据集是机器学习领域中最常用的数据集之一，它由三种不同品种的鸢尾花（Setosa、Versicolour 和 Virginica）的萼片和花瓣长度和宽度组成。这个数据集非常适合用于监督学习算法的学习和测试。

数据集概述

  • 数据集大小：150 条记录
  • 特征：4 个连续特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）
  • 标签：3 个类别（品种）

数据集用途

Iris 数据集通常用于以下用途：

  • 分类算法：评估和比较不同分类算法的性能。
  • 特征选择：通过分析特征的重要性来选择最佳特征。
  • 可视化：将数据可视化以更好地理解数据分布。

数据集示例

以下是一个 Iris 数据集的示例：

5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
...

使用数据集

要在 Python 中使用 Iris 数据集，可以使用 sklearn 库：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
print(iris.feature_names)
print(iris.target_names)

扩展阅读

更多关于 Iris 数据集的信息，可以阅读以下链接：

Iris 数据集示例