安德森鸢尾花卉数据集

安德森鸢尾花卉数据集（Anderson's Iris data set）是机器学习和统计学中常用的多类分类问题基准数据集，以下是关于它的详细介绍：

基本信息

名称来源 ：该数据集有时被称为安德森鸢尾花卉数据集，是因为埃德加・安德森（Edgar Anderson）收集了这些数据，用于量化三种相关鸢尾花物种的形态变异。不过，英国统计学家兼生物学家罗纳德・费雪（Ronald Fisher）在 1936 年的论文《Taxonomic problems for the use of multiple measurements》中，将其作为线性判别分析的例子，使得该数据集被广泛知晓。

数据规模 ：数据集包含 150 个样本，对应 150 行数据，每行数据包含每个样本的四个特征以及样本的类别信息，因此是一个 150 行 5 列的二维表。

特征与类别 ：每个样本有四个特征，分别是萼片长度（Sepal Length）、萼片宽度（Sepal Width）、花瓣长度（Petal Length）、花瓣宽度（Petal Width），单位为厘米。目标变量则是鸢尾花所属的类别，共有三个品种，分别是山鸢尾（Iris setosa）、变色鸢尾（Iris versicolor）、维吉尼亚鸢尾（Iris virginica） 。

数据来源 ：数据集中的样本是对三种鸢尾花的实际测量数据。其中两种鸢尾花的样本采集于加斯佩半岛，“所有样本都来自同一牧场，在同一天由同一人使用同一设备采集和测量”。

用途与意义

分类算法测试 ：是测试和比较各种分类算法性能的典型数据集，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，通过在该数据集上的训练和预测，评估不同算法的准确率、召回率等指标 。

特征选择与工程 ：可以用于探索哪些特征对于鸢尾花的分类最为重要，进行特征选择和特征工程的实践，例如通过分析特征之间的相关性、特征对分类结果的影响程度等，选择出最具代表性的特征子集，提高模型的性能和效率 。

可视化分析 ：借助数据可视化工具，如 Matplotlib、Seaborn 等，可以绘制散点图、直方图、箱线图、小提琴图、成对图等，展示不同特征之间的关系以及不同类别鸢尾花的特征分布情况，帮助人们直观地理解数据结构和数据特征，发现数据中的规律和异常点 。

教学与研究 ：由于其数据量适中、易于理解，是新手入门机器学习和统计学的理想案例，能够帮助初学者简单而全面地理解模型训练、评估、预测等过程，以及监督学习、无监督学习等概念，也常用于学术研究中，作为新算法提出和验证的基础数据集 。