蘑菇毒性分类预测数据集MushroomToxicityClassificationPredictionDataset-krrishcoder
数据来源：互联网公开数据
标签：蘑菇, 毒性, 分类, 机器学习, 生物学, 风险评估, 数据分析, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自公开蘑菇数据库的蘑菇属性信息，用于预测蘑菇的毒性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集。
地理范围：数据来源于全球范围内的蘑菇样本。
数据维度：数据集包括22个特征，涵盖蘑菇的形态学特征，如菌盖直径、形状、颜色、是否有瘀伤、菌褶附着方式、菌柄高度、菌柄宽度、是否有环、孢子印颜色、栖息地和季节等，以及一个表示蘑菇毒性（有毒或可食用）的类别标签。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开蘑菇数据集，已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于蘑菇毒性预测、机器学习模型构建以及特征重要性分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于生物学、环境科学和机器学习领域的学术研究，如蘑菇毒性预测模型构建、特征重要性分析、不同蘑菇种类的辨识等。
行业应用：为食品安全、风险评估等行业提供数据支持，例如在蘑菇采摘和食用安全领域进行风险预测。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如在野外蘑菇识别App中应用，辅助用户判断蘑菇是否可食用。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践分类算法，理解特征工程和模型评估。
此数据集特别适合用于探索蘑菇形态特征与毒性之间的关系，帮助用户构建和评估机器学习模型，从而实现蘑菇毒性的准确预测。
