FlagLike标签分类教学数据集-supportvectorsailab
数据来源：互联网公开数据
标签：特征工程,线性分类,教学数据,机器学习,数据科学,分类模型,数据可视化,模型解释性
数据概述：
本数据集是一个教学数据集，旨在说明通过仔细的特征提取，可以使用简单且可解释的分类器构建有效的预测模型。虽然诸如随机森林、提升、支持向量机和神经网络等复杂算法可以应用于创建良好的分类器，但这些模型通常会失去不同程度的可解释性。另一方面，通过精心的特征工程，可以构建简单的线性分类器，如线性判别分析（LDA）或多类逻辑回归分类器，以构建清晰且易于解释的模型，同时保持与复杂模型相当的预测效果。
数据集包含两个特征（x1, x2）和一个目标变量（t），其中t表示每个数据行所属的三类中的某一类。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习教学、特征工程练习、模型解释性研究等场景。学生可以利用此数据学习线性分类算法的基本概念；教师可以利用此数据进行教学演示；研究人员可以利用此数据进行初步的分类模型构建和比较。通过对比线性分类器与黑箱算法（如随机森林、支持向量机等）的准确性，本数据集展示了特征工程的重要性及其在提高模型可解释性方面的潜力。
