食用菌分类与毒性预测数据集MushroomClassificationandToxicityPrediction-dhruvkaystha
数据来源：互联网公开数据
标签：食用菌, 毒性预测, 分类, 机器学习, 数据挖掘, 特征工程, 模式识别, 生物信息学
数据概述：
该数据集包含来自公开数据集的食用菌特征信息，记录了不同种类蘑菇的形态学特征及其毒性分类。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：数据覆盖范围未明确，但通常代表了全球范围内常见的蘑菇种类。
数据维度：数据集包含22个特征，描述了蘑菇的形态特征，如菌盖形状、菌盖表面、菌盖颜色、是否有瘀伤、气味、菌褶附着方式、菌褶间距、菌褶大小、菌褶颜色、菌柄形状、菌柄根部、菌柄表面（上下）、菌柄颜色（上下）、围裙类型、围裙颜色、环的数量、环的类型、孢子印颜色、种群数量、栖息地等。
数据格式：CSV格式，文件名为mushrooms.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据库，已进行预处理。该数据集适用于食用菌分类、毒性预测等研究。
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，如食用菌分类、毒性预测模型的构建与评估。
行业应用：为食品安全行业提供数据支持，例如，用于开发快速识别有毒蘑菇的工具或系统。
决策支持：支持食品安全监管部门的风险评估和预警，以及相关政策的制定。
教育和培训：作为生物学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习数据分析、特征工程和模型构建。
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，帮助用户构建预测模型，提升对有毒蘑菇的识别能力。
