印度花卉分类识别数据集2023年

印度花卉分类识别数据集2023年 数据来源：互联网公开数据 标签：花卉分类,机器学习,计算机视觉,周末黑客松,特征工程,卡特戈里变量,神经网络

数据概述： 本数据集来源于2023年印度进行的一项周末黑客松活动，主题为花卉分类识别。数据集旨在挑战机器学习社区，使用传统机器学习分类技术，基于花卉的物理特征（而非图像）来构建一个能够准确识别8种不同花卉类别的模型。数据包含从不同地区、区域和本地性收集的花卉样本，每个样本记录了通用区域代码、本地性代码、区域代码、高度、直径、物种等信息。

数据用途概述： 该数据集适用于机器学习模型开发、特征工程实践、高基数分类变量处理等多种场景。研究人员可以利用此数据来训练和优化模型，提高其在新数据上的泛化能力；数据集也有助于学习者掌握高级分类技术、优化log_loss、处理高基数分类变量等技能。

举例： 该数据集包括两个主要文件：Train.csv和Test.csv。Train.csv文件包含12666行数据，每行代表一个花卉样本，7列特征信息，其中包括一个目标列（Class，取值范围为0-7）；Test.csv文件包含29555行数据，每行代表一个待预测的花卉样本，6列特征信息。此外，还提供了一个Sample Submission.csv文件，供参赛者参考如何生成有效的提交格式。通过分析和训练该数据集，参赛者能够提升自己的机器学习技能，并在实际应用中更好地处理分类问题。