利用鸢尾花等数据集进行机器学习算法学习与实现.zip

在机器学习领域中，“鸢尾花”是指一个经典的多类分类问题的数据集，称为“Iris dataset”或“安德森鸢尾花卉数据集”。该数据集最早由英国统计学家兼生物学家罗纳德·费雪（Ronald Fisher）于1936年收集并整理发表，包含了150个样本观测值，对应三种不同类型的鸢尾花（Setosa、Versicolor、Virginica），每种类型各50个样本。 每个样本有四个特征： 萼片长度（Sepal Length） 萼片宽度（Sepal Width） 花瓣长度（Petal Length） 花瓣宽度（Petal Width） 这些特征都是连续数值型变量，而目标变量则是鸢尾花所属的类别。鸢尾花数据集常被用作新手入门机器学习算法时的第一个实践项目，因为它数据量适中且易于理解，同时适用于多种监督学习算法，如逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树以及各种集成方法等。