蘑菇分类特征数据集MushroomClassificationFeaturesDataset-puspitasaha
数据来源：互联网公开数据
标签：蘑菇, 分类, 毒性, 机器学习, 特征工程, 数据挖掘, 模式识别, 生物学
数据概述：
该数据集包含来自公开数据源的蘑菇样本的详细特征，旨在用于蘑菇的分类与毒性预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为全球范围内蘑菇种类的代表性样本。
数据维度：数据集包括22个描述蘑菇形态特征的字段，例如“cap-shape”（菌盖形状）、“cap-surface”（菌盖表面）、“cap-color”（菌盖颜色）、“odor”（气味）等，以及一个目标变量“class”（分类），表示蘑菇是否可食用（e）或有毒（p）。
数据格式：CSV格式，文件名为mushrooms.csv，所有特征均为类别型，便于进行分类建模。
来源信息：数据来源于公开的蘑菇数据集，经过整理和标准化，适用于机器学习和数据分析。
该数据集适合用于蘑菇毒性预测、分类模型构建、特征重要性分析等。
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、机器学习等领域的学术研究，如蘑菇种类识别、毒性预测模型构建、特征对分类结果的影响分析等。
行业应用：可以为食品安全、农业等行业提供数据支持，例如在蘑菇采摘与销售过程中辅助判断蘑菇种类。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如风险评估和安全管理。
教育和培训：作为机器学习、模式识别等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解分类问题，并实践模型构建。
此数据集特别适合用于探索蘑菇特征与毒性之间的关系，帮助用户构建和评估蘑菇分类模型，从而实现对蘑菇毒性的预测与识别。
