蘑菇分类特征数据集MushroomClassificationFeatureDataset-scottpfidze
数据来源：互联网公开数据
标签：蘑菇, 分类, 特征工程, 机器学习, 生物多样性, 毒性, 数据分析, 模式识别
数据概述：
该数据集包含来自公开数据集的蘑菇分类特征，记录了蘑菇的多种形态学特征，用于预测蘑菇的类别，包括可食用或有毒。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于全球范围内蘑菇的分类研究。
数据维度：数据集包含21个特征，包括蘑菇的“class”（类别，可食用或有毒）、“cap-diameter”（菌盖直径）、“cap-shape”（菌盖形状）、“cap-surface”（菌盖表面）、“cap-color”（菌盖颜色）、“does-bruise-or-bleed”（是否碰伤或流血）、“gill-attachment”（菌褶附着）、“gill-spacing”（菌褶间距）、“gill-color”（菌褶颜色）、“stem-height”（菌柄高度）、“stem-width”（菌柄宽度）、“stem-root”（菌柄根部）、“stem-surface”（菌柄表面）、“stem-color”（菌柄颜色）、“veil-type”（菌幕类型）、“veil-color”（菌幕颜色）、“has-ring”（是否有环）、“ring-type”（环的类型）、“spore-print-color”（孢子印颜色）、“habitat”（栖息地）和“season”（季节）。
数据格式：CSV格式，文件名为secondary_datacsv，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开的蘑菇数据集，已进行预处理，便于直接进行数据分析。
该数据集适合用于蘑菇分类和毒性预测的研究。
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、环境科学、机器学习等领域的学术研究，如蘑菇分类、毒性预测、特征重要性分析等。
行业应用：可用于食品安全领域的风险评估、毒蘑菇鉴别、以及相关产品开发。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如在野外采集蘑菇时，提供辅助判断。
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机器学习模型。
此数据集特别适合用于探索蘑菇形态特征与类别之间的关系，帮助用户构建分类模型，实现对蘑菇毒性的预测和识别。
