基于鸢尾花数据集的机器学习算法学习和实现.zip

简介：
本项目为基于鸢尾花数据集的机器学习实践，涵盖了多种经典分类算法的学习与Python编程实现。适合初学者深入理解机器学习基础模型的应用。 在机器学习领域，“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。它包含150个样本观测值，对应三种不同类型的鸢尾花：Setosa、Versicolor和Virginica，每种类型各50个样本。 每个样本有四个特征： - 萼片长度 - 萼片宽度 - 花瓣长度 - 花瓣宽度 这些特征都是连续数值型变量。目标变量则是鸢尾花所属的类别。由于数据量适中且易于理解，该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，并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。