数据集概述
本数据集是经典的鸢尾花（Iris）分类数据集，包含150个样本点，每个样本具有4个形态特征维度，对应3个不同的鸢尾花品种。数据以单文件形式存储，适用于机器学习分类算法的入门学习和基准测试。数据集结构简单清晰，无需额外的训练测试划分。
文件详解
- 文件名称：IRIS.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：
- Id：样本编号
- SepalLengthCm：萼片长度（厘米）
- SepalWidthCm：萼片宽度（厘米）
- PetalLengthCm：花瓣长度（厘米）
- PetalWidthCm：花瓣宽度（厘米）
- Species：鸢尾花品种（Iris-setosa, Iris-versicolor, Iris-virginica）
适用场景
- 机器学习分类算法教学：作为经典的分类数据集，用于演示和支持向量机、决策树、K近邻等分类算法的学习与实践。
- 数据可视化教学：通过散点图、箱线图等可视化方法展示多维数据的分布特征和品种差异。
- 特征工程研究：分析不同形态特征（萼片和花瓣的尺寸）对品种分类的重要性。
- 模式识别基准测试：作为标准数据集，用于评估和比较不同分类模型的性能。
