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iris.csv 鸢尾花数据集

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简介：
鸢尾花数据集包含150个样本，每个样本有4个特征（萼片和花瓣的长度与宽度）及对应的一种类别标签，用于分类任务。 机器学习中的决策树算法实验数据集可以用于聚类和分类任务。以鸢尾花数据集为例，它包含四个维度特征：sepal_length（萼片长度）、sepal_width（萼片宽度）、petal_length（花瓣长度）和petal_width（花瓣宽度），共有150条记录，并且这些记录被划分为三个类别，标记为0、1和2。

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  • 鸢尾花数据集 iris.csv
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    《鸢尾花数据集》（iris.csv）包含了150个不同种类鸢尾花的测量记录，每种鸢尾花有50个样本，每个样本包含花瓣和萼片的长度与宽度。该数据集广泛应用于分类算法的测试与验证。 鸢尾花数据实训主要用于机器学习中的分类问题练习，帮助学生掌握基本的模型训练与评估方法。通过使用鸢尾花数据集，可以更好地理解和应用各种算法，并且能够提高数据分析技能以及对实际应用场景的理解能力。这种类型的项目非常适合初学者进行实践操作和深入研究。
     
  • 鸢尾花数据集（iris.csv）
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    《鸢尾花数据集》包含了150个不同种类鸢尾花的测量值，每个样本有4个特征（萼片和花瓣的长度与宽度），以及它们所属的3类品种标签。该数据集广泛用于机器学习中的分类算法测试和验证。 萼片较长且较宽，花瓣也一样长而宽。
     
  • iris.csv 鸢尾花数据集
    优质
    鸢尾花数据集包含150个样本，每个样本有4个特征（萼片和花瓣的长度与宽度）及对应的一种类别标签，用于分类任务。 机器学习中的决策树算法实验数据集可以用于聚类和分类任务。以鸢尾花数据集为例，它包含四个维度特征：sepal_length（萼片长度）、sepal_width（萼片宽度）、petal_length（花瓣长度）和petal_width（花瓣宽度），共有150条记录，并且这些记录被划分为三个类别，标记为0、1和2。
     
  • iris.csv鸢尾花数据集
    优质
    鸢尾花数据集（Iris dataset）包含150个样本，每个样本有4个特征变量和一个种类标签，广泛用于分类模型训练与评估。 鸢尾花数据集是机器学习研究中的一个著名统计资料集合，包含了150组实例、4种生物特征以及每组对应的鸢尾花种类（setosa, versicolor, virginica）。
     
  • 鸢尾花卉数据集（iris.csv）
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    鸢尾花卉数据集包含了150个不同种类鸢尾花的测量值，每个样本有4个特征（萼片和花瓣长度宽度），用于分类3种鸢尾植物。 我已经将原始的.data格式数据转换为.csv文件，并将类别标记替换为1、2、3以方便使用。请放心学习和使用这些数据，它们与原始数据一致。
     
  • 鸢尾花数据集（iris.csv）下载
    优质
    鸢尾花数据集包含150个样本，每个样本有4个特征值和一个分类标签。此数据集常用于机器学习模型测试与训练，尤其在多类分类问题中广泛应用。本页面提供该数据集的免费下载服务。 鸢尾花数据集是一个常用的机器学习分类任务的数据集。它包含150个样本，每个样本有4个特征变量：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些特征用于区分三种不同类型的鸢尾花：山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）。该数据集因其简单性和可解释性，在教学和研究中非常受欢迎，常被用来演示各种机器学习算法。
     
  • Iris.csv/鸢尾花数据集分析
    优质
    本项目通过分析经典的“Iris.csv”鸢尾花数据集，运用统计学方法和机器学习技术探索不同种类鸢尾花的特征与规律。 鸢尾花数据集在模式识别与机器学习领域被广泛使用，许多教材将其作为案例来讲解。该数据集中包含了三种类型的鸢尾花：Setosa、Versicolour 和 Virginica，每种类型各收集了50个样本记录，总共150条记录。每个样本包含四个属性值：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
     
  • 鸢尾花数据集（CSV格式）- iris.csv
    优质
    简介：鸢尾花数据集（iris.csv）包含150个样本，描述了三种鸢尾花卉的萼片和花瓣尺寸，广泛用于分类模型训练与验证。 鸢尾花数据集的CSV格式包含header，可以直接下载使用。
     
  • 鸢尾花聚类的数据集 (iris.csv)
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    鸢尾花聚类数据集（iris.csv）包含了150个样本，分为3种不同类型的鸢尾花，每个样本有4个特征值：萼片和花瓣的长度与宽度。广泛应用于分类算法测试及模型训练中。 iris.csv 是一个鸢尾花聚类数据集。