鸢尾花种类识别

资 源 简 介

鸢尾花种类识别

详 情 说 明

鸢尾花种类识别是机器学习领域的经典分类问题，常用于算法教学和工具验证。该数据集包含三类鸢尾花（Setosa、Versicolour、Virginica）各50条样本，每个样本具有四个特征维度：萼片长度/宽度、花瓣长度/宽度。

在技术实现层面，通常采用以下典型流程：首先对150条样本数据进行标准化处理，消除量纲差异；接着划分训练集与测试集（常见比例为7:3）；然后选择适当的分类算法进行模型训练。

通过Weka等开源工具可以快速验证不同算法的效果： 决策树（如J48）能生成直观的分类规则 支持向量机(SVM)适合处理高维特征 朴素贝叶斯基于概率统计实现分类 K近邻(KNN)算法依赖距离度量

模型评估阶段重点关注准确率、混淆矩阵等指标，不同算法在鸢尾花数据集上通常能达到95%以上的分类准确率。该项目的价值在于演示如何将植物学特征转化为可计算的数学向量，这种特征工程思想可延伸应用到其他分类场景。