蘑菇分类特征数据集MushroomClassificationFeatureDataset-karimkeraani
数据来源：互联网公开数据
标签：蘑菇, 分类, 机器学习, 毒性, 形态特征, 数据分析, 菌类, 属性
数据概述：
该数据集包含蘑菇的多种形态特征，记录了蘑菇的分类信息和相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，通常涵盖多种蘑菇种类。
数据维度：数据集包含“classe”（类别，表示蘑菇是否可食用）、“chapeau-forme”（伞盖形状）、“chapeau-surface”（伞盖表面特征）、“chapeau-couleur”（伞盖颜色）、“ecchymoses”（是否有碰伤痕迹）、“odeur”（气味）、“branchie-attachement”（菌褶附着方式）、“branchie-espacement”（菌褶间距）、“branchie-taille”（菌褶大小）、“branchie-couleur”（菌褶颜色）、“tige-forme”（菌柄形状）、“tige-racine”（菌柄根部特征）、“tige-surface-dessus-anneau”（菌柄上方环面特征）、“tige-surface-dessous-anneau”（菌柄下方环面特征）、“tige-couleur-dessus-anneau”（菌柄上方环颜色）、“tige-couleur-dessous-anneau”（菌柄下方环颜色）、“voile-type”（薄膜类型）、“voile-couleur”（薄膜颜色）、“anneau-nombre”（环的数量）、“anneau-type”（环的类型）、“spore-couleur”（孢子颜色）、“population”（栖息地种群）、“habitat”（栖息地）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为champignonscsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于蘑菇分类相关研究，已进行结构化整理。
该数据集适合用于蘑菇毒性预测、分类模型构建等研究。
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、生态学和机器学习领域的学术研究，如蘑菇毒性预测、蘑菇种类识别等。
行业应用：可以为食品安全、农业等行业提供数据支持，如蘑菇种类鉴定、食用安全评估等。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如蘑菇采摘、销售风险评估等。
教育和培训：作为生物学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解蘑菇分类和数据分析。
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，帮助用户实现蘑菇种类识别、食用安全评估等目标。
