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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。
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鸢尾花数据.zip (16个子文件)
content
[pycharm]_XGBoost
01
__init__.py 60B
01_案例代码:基于XGBoost的鸢尾花数据分类.py 3KB
datas
winequality-red.csv 82KB
winequality-white.csv 258KB
breast-cancer-wisconsin.data 19KB
household_power_consumption_1000.txt 62KB
household_power_consumption_1000_2.txt 62KB
iris.data 4KB
.idea
codeStyles
Project.xml 2KB
dbnavigator.xml 22KB
workspace.xml 45KB
misc.xml 197B
sklearn11.iml 455B
modules.xml 270B
encodings.xml 200B
method.py 62B
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生瓜蛋子
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