这是一个经典的机器学习数据集，常用于分类算法的实验与教学。数据集包含150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和1个标签（鸢尾花种类：Setosa、Versicolor、Virginica）。
📋 数据集特点
- 数据规模：150条记录，4维特征
- 类别分布：3种鸢尾花，每种50个样本
- 用途：常作为入门示例，用于演示逻辑回归、决策树、SVM等算法
- 数据来源：由Ronald Fisher于1936年提出，原始数据可访问 UCI机器学习仓库
🧠 应用场景
- 分类任务：训练模型区分不同种类的鸢尾花
- 特征工程：演示标准化、归一化等数据预处理方法
- 模型评估：用于计算准确率、混淆矩阵等指标
📚 延伸学习
如需了解如何使用该数据集进行机器学习实战，可参考：
机器学习入门教程