鸢尾花(Iris)数据集的人工智能分析.zip

简介：
本资料包包含使用人工智能技术对经典鸢尾花数据集进行深度分析的内容，涵盖模型训练、特征提取及分类算法应用等。适合机器学习爱好者研究参考。 在机器学习领域，“鸢尾花”是指一个经典的数据集“Iris dataset”，也被称为“安德森鸢尾花卉数据集”。该数据集由英国统计学家兼生物学家罗纳德·费雪于1936年收集并整理发表，包含了150个样本观测值。这些样本代表三种不同类型的鸢尾花（Setosa、Versicolor、Virginica），每种类型各有50个实例。每个样本包含四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度，这些都是连续数值型变量。目标变量则是确定鸢尾花所属的类别。 由于其数据量适中且易于理解，“鸢尾花”数据集通常被用作新手入门机器学习算法时的第一个实践项目。它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。