鸢尾花形态特征与分类数据集增强版-mathurinache
数据来源：互联网公开数据
标签：鸢尾花,植物学,分类,机器学习,生物学,花卉,特征,CTGAN,生成数据
数据概述：
本数据集基于R.A. Fisher在1936年发表的经典论文《分类问题的多重测量应用》中的鸢尾花数据集，并结合了使用CTGAN（条件表格生成对抗网络）生成的数据。原始数据集包含了三种鸢尾花（Iris）的品种，每种品种有50个样本，共150个样本。数据记录了每朵花的以下关键特征：
- Id： 样本编号
- SepalLengthCm： 花萼长度（厘米）
- SepalWidthCm： 花萼宽度（厘米）
- PetalLengthCm： 花瓣长度（厘米）
- PetalWidthCm： 花瓣宽度（厘米）
- Species： 鸢尾花品种（共三种，其中一种与其他两种线性可分，另两种线性不可分）
增强版数据集在原始数据集的基础上，利用CTGAN生成了额外的样本，以扩充数据集规模，并可能包含更多样化的特征组合，增强了数据集的适用性。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，尤其适用于机器学习和数据分析的教学与研究。 具体包括：
- 分类算法的训练与测试： 鸢尾花数据集是经典的分类问题，可用于测试和评估各种分类算法（如逻辑回归、支持向量机、决策树等）的性能。
- 数据可视化： 可用于展示不同特征之间的关系，例如绘制散点图、箱线图等，以帮助理解数据分布和特征之间的关联。
- 聚类分析： 可用于探索不同鸢尾花品种之间的相似性和差异性，进行聚类分析。
- 数据生成与增强： CTGAN生成的数据可用于补充原始数据集，解决数据不平衡问题，或模拟更多样的特征组合，从而提升模型的泛化能力。
- 生物学研究： 为研究鸢尾花的形态特征、生长环境等提供数据支持。
