iris 数据集是机器学习领域中最著名的数据集之一，它由三种不同品种的鸢尾花（setosa, versicolor, virginica）的萼片和花瓣的长度和宽度组成。这个数据集被广泛用于测试分类算法的性能。
数据集特点
- 数据量：共有 150 个样本，每个样本有 4 个特征。
- 特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。
- 标签：3 种鸢尾花品种。
数据集用途
iris 数据集常用于以下场景：
- 分类算法测试：测试分类算法的准确性和泛化能力。
- 数据可视化：展示数据分布和特征之间的关系。
- 特征选择：帮助选择对分类任务最有用的特征。
数据集获取
您可以通过以下链接获取 iris 数据集：
相关资源
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图像展示
鸢尾花