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
💻 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。