食用菌分类数据集EdibleMushroomClassificationDataset-shrikantacharya
数据来源：互联网公开数据
标签：食用菌, 蘑菇, 分类, 机器学习, 图像识别, 数据分析, 毒性预测, 物种鉴定
数据概述：
该数据集包含来自公开蘑菇数据资源，记录了蘑菇的多种形态特征，用于食用菌的分类研究。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，反映了不同种类蘑菇的形态特征。
数据维度：数据集包含22个特征，例如：class（类别，可食/有毒）, cap-shape（帽形）, cap-surface（帽面）, cap-color（帽色）, bruises（是否有碰伤）, odor（气味）, gill-attachment（菌褶附着方式）, gill-spacing（菌褶间距）, gill-size（菌褶大小）, gill-color（菌褶颜色）, stalk-shape（菌柄形状）, stalk-root（菌柄根部）, stalk-surface-above-ring（菌柄表面-环上）, stalk-surface-below-ring（菌柄表面-环下）, stalk-color-above-ring（菌柄颜色-环上）, stalk-color-below-ring（菌柄颜色-环下）, veil-type（孢膜类型）, veil-color（孢膜颜色）, ring-number（环的数量）, ring-type（环的类型）, spore-print-color（孢子印颜色）, population（生长地种群）, habitat（生长环境）。
数据格式：CSV格式，文件名为mushroomscsv，易于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开蘑菇分类数据库，经过整理和规范化处理。
该数据集适合用于食用菌分类、毒性预测等研究。
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、生态学和机器学习交叉领域的学术研究，如蘑菇种类识别、毒性预测模型构建等。
行业应用：可为食品安全行业、农业科研机构提供数据支持，用于蘑菇品种鉴定、风险评估等。
决策支持：支持食品安全监管部门的决策制定，用于快速识别有毒蘑菇，保障公众健康。
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理解生物特征与分类之间的关系。
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，帮助用户实现对蘑菇的快速识别和分类，提高食品安全领域的风险管理水平。
