蘑菇分类属性数据集MushroomClassificationAttributes-oyedotunmichael
数据来源：互联网公开数据
标签：蘑菇, 分类, 生物学, 毒性预测, 属性分析, 数据挖掘, 机器学习, 科学研究
数据概述：
该数据集包含来自公开数据源的蘑菇属性信息，用于蘑菇的分类和毒性预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间信息，视为静态属性数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于对蘑菇属性的通用分析。
数据维度：数据集包含多个描述蘑菇特征的属性，如：
class（分类，可食/有毒）
cap-diameter（菌盖直径）
cap-shape（菌盖形状）
cap-surface（菌盖表面）
cap-color（菌盖颜色）
does-bruise-or-bleed（是否易碰伤或出血）
gill-attachment（菌褶附着方式）
gill-spacing（菌褶间距）
gill-color（菌褶颜色）
stem-height（菌柄高度）
stem-width（菌柄宽度）
stem-root（菌柄根部）
stem-surface（菌柄表面）
stem-color（菌柄颜色）
veil-type（菌幕类型）
veil-color（菌幕颜色）
has-ring（是否有菌环）
ring-type（菌环类型）
spore-print-color（孢子印颜色）
habitat（栖息地）
season（生长季节）
数据格式：CSV格式，文件名为secondary_data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的蘑菇属性数据集，已进行结构化整理。
该数据集适合用于生物学研究、机器学习模型的训练和评估，以及蘑菇毒性预测等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于生物学、生态学和机器学习交叉领域的学术研究，如蘑菇分类、毒性预测、特征重要性分析等。
行业应用：可用于构建蘑菇识别App、毒蘑菇预警系统，为食品安全行业提供数据支持。
决策支持：支持对蘑菇种类进行风险评估，辅助相关领域的决策制定。
教育和培训：作为生物学、数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解蘑菇特征与分类。
此数据集特别适合用于探索蘑菇属性与分类之间的关系，帮助用户开发分类模型、提升预测准确性，并深入了解蘑菇的生物学特性。
