花卉类型预测机器学习挑战数据集-2023-vpkprasanna
数据来源：互联网公开数据
标签：花卉,机器学习,分类,数据集,挑战赛,属性预测,花种识别
数据概述：
本数据集源自一次机器学习分类技能挑战赛，旨在通过使用花卉的特征属性而非图片来识别并分类8种不同的花卉类别。数据集包含12666条训练样本和29555条测试样本，每条样本具有6个特征属性，用于预测花卉的种类。训练集包含目标列“Class”，标识花卉的类别（0-7）。
数据集包括两个主要文件：
- Train.csv: 12666行 x 7列（包括类别作为目标列）
- Test.csv: 29555行 x 6列
- Sample Submission.csv: 提供了生成有效提交文件的格式示例
数据字段说明：
- Area_Code: 采集花卉的通用区域代码
- Locality_Code: 采集花卉的局部区域代码
- Region_Code: 采集花卉的地区代码
- Height: 实验室测量的花卉高度
- Diameter: 实验室测量的花卉直径
- Species: 花卉种类
- Class: 目标列，标识花卉的类别（0-7）
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习分类技能的提升和实践，特别适合用于学习高级分类技术、处理高基数的类别变量等。参赛者可以利用此数据集开发机器学习模型，以期在未见过的数据上表现良好，从而准确预测花卉种类。此外，该数据集对研究花卉特征与种类之间的关系也具有重要参考价值，为花卉分类研究提供了宝贵的数据资源。
致谢：
本数据集的创建离不开许多人的帮助和支持。在此特别感谢所有参与数据收集、标注和整理工作的人员。
灵感：
本数据集面向全球最大的数据科学社区，旨在激发对花卉类型预测的研究兴趣。我们希望鼓励参赛者提出并解答关于花卉特征与分类的各种有趣问题。
