Advertisement

鸢尾花数据集（CSV格式）- iris.csv

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 鸢尾花数据集 iris.csv
    优质
    《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）
    优质
    《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）。
     
  • 鸢尾花数据集（CSV格式） Iris
    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，用于机器学习中的分类问题。此版本为CSV格式。 标准数据集通常用于分类和聚类任务，在机器学习和数据挖掘课程中较为常用。
     
  • 鸢尾花卉数据集（iris.csv）
    优质
    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。
     
  • 鸢尾花的CSV格式数据集（iris.data.csv）
    优质
    鸢尾花的CSV格式数据集（iris.data.csv）包含了150个不同种类鸢尾花的测量记录，每种50个样本。每个样本包括了花瓣和萼片的长度与宽度四个属性。该数据常用于机器学习中的分类算法训练。 鸢尾花CSV格式数据集（Iris），又称鸢尾花卉数据集，是一类用于多重变量分析的数据集合。该数据集通过测量花瓣和萼片的长度及宽度这四个属性来预测鸢尾花卉所属的具体种类。需要注意的是，原始数据中不包含任何空格字符。
     
  • 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。