动物分类-数据集（可用于机器学习）

数据介绍 该数据集由来自动物园的101只动物组成。有16个具有各种特征的变量来描述动物。这7种类别是：哺乳动物，鸟类，爬行动物，鱼类，两栖动物，昆虫和无脊椎动物该数据集的目的是能够根据变量预测动物的分类。对于学习机器学习的新手来说，这是一个完美的数据集。 内容范围 zoo.csv 动物名称：每个实例唯一 毛发：布尔 羽毛：布尔 蛋：布尔 牛奶：布尔 空中：布尔 水生：布尔 捕食者：布尔 齿：布尔 骨干：布尔值 呼吸：布尔值 毒液：布尔值 鳍：布尔值 腿：数字（值集：{0,2,4,5,6,8}） 尾：布尔值 国内：布尔值 catsize：布尔值 类型：数字（[1,7] 范围内的整数值） class.csv Class_Number数值（整数值[1,7]） 数中动物物种In_Class数字 Class_Type字符-类的实际单词描述 Animal_Names字符-属于该类别的动物的列表