Iris 数据集是机器学习领域最著名的数据集之一,常用于分类算法的入门实践。它包含 150 个样本,每个样本有 4 个特征,涵盖 3 种鸢尾花(Iris)的分类任务。

📋 数据集特征

  • 萼片长度(Sepal Length)
  • 萼片宽度(Sepal Width)
  • 花瓣长度(Petal Length)
  • 花瓣宽度(Petal Width)
  • 类别标签(Species):Setosa、Versicolor、Virginica
Iris_data_set

💻 使用示例

在 Python 中,可通过 scikit-learn 快速加载:

from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
print(data.data)
print(data.target)

若需进一步了解数据集的可视化分析,可访问 Iris 数据集详解 查看相关教程。
对于初学者,推荐结合 机器学习基础教程 学习数据预处理与模型训练流程。

📚 扩展阅读