免费iris.csv

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分享鸢尾花数据集：iris.csv，以及简单数据分析与分类预测示例（决策树）

2401_87245171的博客

07-23

1220

安德森在加拿大加斯帕半岛上对三种鸢尾花（山鸢尾 Iris setosa、变色鸢尾 Iris versicolor 和维吉尼亚鸢尾 Iris virginica）进行了详细的测量，每种鸢尾花各选取了 50 个样本，测量了它们的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度这四个特征。随着机器学习和数据科学的发展，鸢尾花数据集的应用范围越来越广泛，不仅在学术研究中频繁出现，也被用于教学，帮助学生理解分类算法、数据预处理、模型评估等基本概念和技术。

KNN代码学习：将iris.csv处理成bunch格式

weixin_42146810的博客

05-19

441

KNN代码学习实现目标代码实现目标将iris.csv处理成bunch格式的代码代码 import csv import numpy as np from numpy import nan from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier csvFil

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Iris数据集（鸢尾花数据集）csv格式无空格完美版

06-11

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。 iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。该数据集包含了5个属性： & Sepal.Length（花萼长度），单位是cm; & Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm; & Petal.Length（花瓣长度），单位是cm; & Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm; & 种类：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），以及Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）。

鸢尾花（iris）数据集，用于机器学习训练，预测的经典数据集, csv格式

08-11

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。该数据集包含了5个属性： & Sepal.Length（花萼长度），单位是cm; & Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm; & Petal.Length（花瓣长度），单位是 cm; & Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm; & 种类：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），以及Iris Virginica （维吉尼亚鸢尾）

iris.csv鸢尾花数据集CSV格式

08-01

鸢尾花数据集的CSV格式，带有header，各位需要的下载就行

iris data csv

10-27

共148个样本四列属性值一列分类label。　　虹膜花数据集或费舍尔的虹膜数据集是一个多变量数据集介绍英国统计学家和生物学家罗纳德·费雪在他1936年的论文中使用多个测量线性判别分析的分类问题为例。[1],它有时被称为安德森的虹膜数据集,因为埃德加·安德森收集数据来量化虹膜花的形态变化有关的三个物种。[2]的两三个物种收集加斯珀半岛“所有来自同一牧场,选在同一天和测量由同一人在同一时间同一装置”[3]。　　　　50个样本的数据集由三种虹膜(虹膜setosa,虹膜virginica和虹膜杂色的)。从每个样品测量四个特性:长度和宽度的萼片和花瓣,在厘米。基于这四个特性的组合,Fisher线性判别模型开发了一个相互区分的物种。

机器学习入门 - Iris鸢尾花数据集（CSV格式）

10-18

Attribute Information: 1. sepal length in cm 2. sepal width in cm 3. petal length in cm 4. petal width in cm 5. class: -- Iris Setosa -- Iris Versicolour -- Iris Virginica

iris数据集(.csv .txt)免费下载

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我看优快云下载的iris数据集都需要币，我愿意免费共享，希望下载后的朋友们给我留个言分享iris数据集(供学习使用)：链接: https://pan.baidu.com/s/11JKZg_4Bg9thhMBwJFxlww 密码: 5bvm （ 1.有header；2.有.csv和.txt两种格式） ...

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iris.data.csv：鸢尾花csv格式数据集，用于机器学习训练的经典数据集。

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Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

iris data csv

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iris.data.csv

01-14

Iris数据集在模式识别研究领域应该是最知名的数据集了，有很多文章都用到这个数据集。这个数据集里一共包括150行记录，其中前四列为花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度等4个用于识别鸢尾花的属性，第5列为鸢尾花的类别（包括Setosa，Versicolour，Virginica三类）。也即通过判定花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度的尺寸大小来识别鸢尾花的类别。

鸢尾花数据集Iris.csv

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来自scikit-learn官网的iris数据集，该数据集共150条记录，每条记录4个特征，包括3个鸢尾花的类别

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Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于（iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica）中的哪一品种。

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iris.csv 免费给大家

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iris.csv 列名：sepal length，sepal width，petal length，petal width，label 本来找这个的，结果都要好多积分，我就从官网下了一个处理了一下，免费给大家

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"iris.csv" 数据集是机器学习领域非常经典的一个样本数据集，由统计学家安德森（Ronald Fisher）在1936年提出，用于鸢尾花（Iris）分类问题。这个数据集包含了三种不同鸢尾花品种——山鸢尾（Setosa）、变色鸢尾...

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### 关于 `iris.csv` 数据集的下载与使用 #### 数据集简介 `iris.csv` 是机器学习领域中最常用的数据集之一，它包含了鸢尾花的测量数据。该数据集由英国统计学家和生物计量学学者罗纳德·费雪（Ronald Fisher）在1936年引入，用于模式识别研究[^1]。 #### 下载方法以下是几种常见的获取 `iris.csv` 的方式： 1. **通过 Scikit-learn 加载** Python 中的 Scikit-learn 库自带了 Iris 数据集，可以直接加载并保存为 CSV 文件。 ```python from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd # 加载 iris 数据集 iris = load_iris() # 转换为 DataFrame 并保存为 csv 文件 df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) df['target'] = iris.target # 添加目标列 df.to_csv('iris.csv', index=False) ``` 2. **从 UCI Machine Learning Repository 下载** UCI 提供了一个公开可用的版本，可以通过以下链接访问： [Iris Data Set](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris) 直接下载原始数据文件后，可以将其转换为 `.csv` 格式以便进一步处理。 3. **其他在线资源** 许多网站提供预处理好的 `iris.csv` 文件，例如 Kaggle 和 GitHub 上的一些公共存储库。可以在搜索引擎中输入关键词 “iris dataset csv download”，找到合适的资源。 #### 使用方法一旦获得了 `iris.csv` 文件，就可以利用 Pandas 进行读取和分析。下面是一个简单的例子展示如何加载和探索数据集： ```python import pandas as pd # 读取 iris.csv 文件 df = pd.read_csv('iris.csv') # 查看前几行数据 print(df.head()) # 统计描述 print(df.describe()) ``` 如果需要绘制密度图或其他高级图表，则可借助 Seaborn 或 Matplotlib 工具包实现。例如，绘制花瓣宽度和长度之间的密度分布图： ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.kdeplot(data=df, x="petal width (cm)", y="petal length (cm)", fill=True, cmap="Blues", thresh=0.05) plt.title("Density Plot of Petal Width vs Length") plt.show() ``` --- ###