食用菌毒性预测数据集EdibleMushroomToxicityPredictionDataset-tirthankardas
数据来源：互联网公开数据
标签：食用菌, 毒性预测, 机器学习, 分类, 数据分析, 生物学, 农业, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的食用菌属性数据，记录了关于食用菌的多种特征，用于预测其食用安全性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定特定地理区域，涵盖了多种食用菌物种的属性信息。
数据维度：数据集包含多个特征，如“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”（是否产生淤伤或出血），“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”（生长环境），“season”（生长季节）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含traincsv、testcsv和sample_submissioncsv三个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的食用菌信息，已进行结构化处理，便于机器学习模型的训练。
该数据集适合用于食用菌毒性预测、分类，以及探索不同特征与毒性之间的关系。
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、农业和机器学习交叉领域的学术研究，例如食用菌分类、毒性预测模型的构建与优化，以及不同特征对毒性的影响分析。
行业应用：可以为食用菌行业提供数据支持，例如食用菌的快速识别、安全评估，以及风险管理。
决策支持：支持食品安全领域的决策制定，例如食用菌产品的质量控制和风险评估。
教育和培训：作为生物学、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解食用菌的特性和毒性预测方法。
此数据集特别适合用于构建食用菌毒性预测模型，帮助用户识别潜在的毒性风险，从而提高食品安全水平。
