蘑菇有毒性预测数据集MushroomToxicityPredictionDataset-shahidmandal
数据来源：互联网公开数据
标签：蘑菇, 毒性预测, 数据分析, 机器学习, 蘑菇分类, 属性特征, 生物信息, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自公开蘑菇数据源的结构化信息，记录了蘑菇的多种属性特征，用于预测蘑菇是否具有毒性。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范围，但包含了蘑菇的多种属性，适用于全球范围内的蘑菇毒性预测研究。
数据维度：包括“edible-poisonous”（可食用/有毒）、“cap-diameter”（菌盖直径）、“cap-shape”（菌盖形状）、“cap-color”（菌盖颜色）、“does-bruise-or-bleed”（是否变色或出血）、“gill-attachment”（菌褶附着方式）、“gill-color”（菌褶颜色）、“stem-height”（菌柄高度）、“stem-width”（菌柄宽度）、“stem-color”（菌柄颜色）、“has-ring”（是否有菌环）、“ring-type”（菌环类型）、“habitat”（栖息地）和“season”（生长季节）等多个属性。
数据格式：CSV格式，包含训练集（traincsv）、测试集（testcsv）和提交样例（sample_submissioncsv）文件，便于数据分析与模型训练。
数据来源：数据来源于蘑菇相关研究或公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于蘑菇毒性预测、分类模型构建、特征重要性分析等研究。
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：适用于生物信息学、机器学习等领域的学术研究，如蘑菇毒性预测模型的构建、不同属性对毒性的影响分析等。
行业应用：为食品安全、农业和环境保护等行业提供数据支持，尤其在蘑菇品种识别、风险评估、食用安全等方面具有应用价值。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如蘑菇采摘的风险评估、野生蘑菇食用建议的制定等。
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的特性和毒性预测模型。
此数据集特别适合用于探索蘑菇的属性特征与其毒性之间的关系，帮助用户构建预测模型、提升对蘑菇毒性的认知和预防能力。
