虹膜数据集中选择特征

资 源 简 介

虹膜数据集中选择特征

详 情 说 明

虹膜数据集是机器学习领域经典的分类数据集，包含150个样本，每个样本有4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和3个类别标签。从该数据集中选择最佳特征集是提高分类模型性能的关键步骤。

常用的特征选择统计方法包括： 方差分析(ANOVA)：评估各类别间特征的差异性 相关系数矩阵：识别特征间的相关性，去除冗余特征 卡方检验：检验特征与类别的相关性强度

通过统计方法筛选后，可采用散点图矩阵或平行坐标图对选定的特征集进行可视化展示。这种图形化方法能直观呈现不同类别的特征分布差异，验证所选特征的有效性。

在实际应用中，通常会发现花瓣相关特征比萼片特征具有更好的区分度。这种特征选择过程不仅能简化模型，还能提高分类准确率，是数据预处理的重要环节。