鸢尾花数据集是机器学习领域最经典的数据集之一，常用于分类算法的示例与测试。它由英国统计学家和生物学家 Ronald Fisher 于 1936 年提出，包含 150 个样本，每个样本有 4 个特征和 1 个标签。

📋 数据集详情

  • 样本数量：150 个（50 个山鸢尾 / 50 个变色鸢尾 / 50 个维吉尼亚鸢尾）
  • 特征维度：
    • 花萼长度（Sepal Length）
    • 花萼宽度（Sepal Width）
    • 花瓣长度（Petal Length）
    • 花瓣宽度（Petal Width）
  • 标签类别：3 种鸢尾花种类（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）

📊 特征可视化

iris_setosa
iris_versicolor
iris_virginica

🧠 应用场景

  1. 分类算法基准测试：如支持向量机、决策树、K-近邻等
  2. 特征选择研究：分析不同特征对分类效果的影响
  3. 数据预处理实践：标准化、归一化等操作的示例
  4. 可视化训练：用散点图、直方图展示数据分布

🌐 扩展阅读

本数据集因简单易用且具有代表性，成为教学与研究的首选案例。如需进一步探索，可点击上方链接了解具体实现细节 😊