食用菌分类预测数据集EdibleMushroomClassificationPredictionDataset-chaiqiuyue
数据来源：互联网公开数据
标签：食用菌, 蘑菇, 分类, 机器学习, 数据挖掘, 预测, 属性, 农业
数据概述：
该数据集包含关于食用菌的属性信息，用于预测蘑菇是否可食用。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，适用于全球范围内的食用菌分类研究。
数据维度：数据集包含多个描述蘑菇特征的字段，包括：class（类别，可食用或有毒），cap-shape（帽形），cap-surface（帽面），cap-color（帽颜色），bruises（是否有瘀伤），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（菌柄环上表面），stalk-surface-below-ring（菌柄环下表面），stalk-color-above-ring（菌柄环上颜色），stalk-color-below-ring（菌柄环下颜色），veil-type（菌幕类型），veil-color（菌幕颜色），ring-number（环数），ring-type（环类型），spore-print-color（孢子印颜色），population（生长区域），habitat（栖息地）。
数据格式：CSV格式，文件名为mushroomcsv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的蘑菇数据集，并已进行清洗和整理。
该数据集适合用于食用菌分类预测研究和机器学习模型训练。
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、农业科学和机器学习交叉领域的学术研究，如食用菌分类、特征重要性分析等。
行业应用：为食品安全行业提供数据支持，尤其适用于毒蘑菇识别、食品安全风险评估等。
决策支持：支持农业生产中的食用菌品种选择和风险管理，帮助农民提高生产效率和安全性。
教育和培训：作为生物学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解食用菌分类和数据分析。
此数据集特别适合用于探索蘑菇的形态特征与可食用性之间的关系，帮助用户构建分类模型，提高蘑菇识别的准确性。
