蘑菇有毒性预测数据集MushroomToxicityPredictionDataset-teralasowmya
数据来源：互联网公开数据
标签：蘑菇分类, 毒性预测, 机器学习, 生物信息学, 数据挖掘, 特征工程, 分类模型, 决策树
数据概述：
该数据集包含来自UCI机器学习库的蘑菇相关数据，记录了蘑菇的多种形态特征，用于预测蘑菇是否具有毒性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据涵盖了不同种类蘑菇的形态特征，未限定具体地理区域。
数据维度：数据集包括22个特征，如“cap-shape”（帽形）、“cap-surface”（帽面）、“cap-color”（帽色）、“bruises”（是否有碰伤）等，以及目标变量“class”（蘑菇类别，表示可食用或有毒）。
数据格式：CSV格式，文件名为mushroom.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于UCI机器学习库，已进行编码处理，将类别特征转换为字符串形式。
该数据集适合用于蘑菇毒性预测、特征重要性分析以及机器学习模型的训练与评估。
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：适用于生物信息学、机器学习等领域的学术研究，如蘑菇分类、毒性预测模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：可以为食品安全、农业等行业提供数据支持，尤其是在蘑菇种类识别、毒性风险评估等方面。
决策支持：支持相关机构对蘑菇安全性的快速评估，辅助决策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生理解分类问题和特征工程。
此数据集特别适合用于探索蘑菇形态特征与毒性之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高对蘑菇毒性的识别准确率。
