食用菌毒性预测数据集MushroomToxicityPrediction-ishanpatelml
数据来源：互联网公开数据
标签：食用菌, 毒性预测, 机器学习, 分类, 生物信息学, 数据集, 特征工程, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自公开数据库的食用菌特征信息，记录了不同种类食用菌的形态学特征与毒性分类结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖全球范围内常见的食用菌种类。
数据维度：数据集包括“id”（样本编号）、“class”（毒性类别，在train.csv中）、以及20个描述食用菌形态特征的字段，如“cap-diameter”（菌盖直径）、“cap-shape”（菌盖形状）、“cap-color”（菌盖颜色）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv (训练集) 和test.csv (测试集)两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的食用菌数据资源，并进行了整理和结构化。
该数据集适合用于食用菌毒性预测、特征重要性分析等研究。
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，如食用菌毒性预测模型的构建、特征选择与重要性分析、不同分类算法的比较等。
行业应用：可以为食用菌产业、食品安全监管部门提供数据支持，用于风险评估、毒性预警、食用菌品种鉴别等。
决策支持：支持食品安全相关的决策制定，帮助优化食用菌的种植、采摘和销售策略。
教育和培训：作为生物学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解食用菌的分类、特征以及机器学习在生物信息学中的应用。
此数据集特别适合用于探索食用菌的形态特征与毒性之间的关系，帮助用户建立预测模型，提升食用菌安全评估的效率和准确性。
