关于鸢尾花数据集的机器学习（CSV格式）

简介：
本项目运用Python分析鸢尾花数据集，通过CSV文件导入数据，并使用多种机器学习算法进行分类模型训练与评估。 鸢尾花数据集是机器学习与统计学领域内常用的经典数据集之一，在模型验证、分类及聚类任务中被广泛应用。该数据集由英国的统计学家兼生物学家Ronald A. Fisher在1936年提出，旨在展示其开发的线性判别分析方法的应用效果。鸢尾花数据集中包含了三个品种（类别）的测量信息：山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。 每个样本的数据特征包括萼片长度与宽度以及花瓣长度与宽度，并且所有这些度量单位均为厘米。对于每一个品种，该数据集提供了50个独立样本，因此整个数据集中共有150个不同的观测值。由于每个样本都明确标注了所属的类别信息，鸢尾花数据集被广泛应用于监督学习任务。 作为入门级的学习工具和教学案例，这个小型且结构清晰的数据集非常适合展示分类算法的表现，并因其良好的可分性而常用于测试新方法与技术的效果。许多机器学习框架及库中都内置有该数据集的版本，进一步增强了其在教育领域的实用性。