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Iris 資料集是機器學習領域中最經典和廣泛使用的數據集之一。它是由英國統計學家和生物學家 Ronald A. Fisher 在 1936 年引入的，最初用於演示線性判別分析的應用。這個資料集常用於分類演算法的測試和教學，因為它結構簡單且易於理解。以下是有關 Iris 資料集的詳細介紹：

Iris 資料集概述

資料集背景
- Iris 資料集包含三種鳶尾花（Iris flower）的觀察數據，每一種花的樣本數量均為 50 個。這三個品種分別是 Iris setosa、Iris versicolor 和 Iris virginica。
- 資料集包含了 150 行數據，每一行代表一個樣本，每個樣本有 4 個特徵值和 1 個目標變數。

- 資料集中包含四個特徵，這些特徵是：
  - 花萼長度 (Sepal Length): 花的萼片的長度，單位是厘米。
  - 花萼寬度 (Sepal Width): 花的萼片的寬度，單位是厘米。
  - 花瓣長度 (Petal Length): 花瓣的長度，單位是厘米。
  - 花瓣寬度 (Petal Width): 花瓣的寬度，單位是厘米。
目標變數 (Target Variable)
- 目標變數是花的品種 (Species)，即每個樣本所屬的鳶尾花種類。這個變數有三個可能的值：
  - Iris setosa
  - Iris versicolor
  - Iris virginica

數據可視化
- 散點圖矩陣 (Scatter Plot Matrix): 通過將每個特徵與其他特徵進行散點圖配對，可以觀察不同花的品種之間的差異。例如，Iris setosa 通常能夠根據花瓣長度和花瓣寬度與其他兩個品種明顯區分開來。
- 箱形圖 (Box Plot): 透過箱形圖，可以視覺化每個品種的特徵分布，包括中位數、四分位數範圍和潛在的異常值。
- 直方圖 (Histogram): 直方圖有 2024 年比利時 Telegram 用戶庫助於理解每個特徵的分佈情況。例如，花萼寬度的分佈可能會顯示出不同品種之間的重疊。

- 可以計算特徵之間的相關係數來瞭解土耳其 WhatsApp 服务数据它們的線性關係。通常，花瓣的長度和寬度具有較高的相關性，而花萼的長度和寬度之間的相關性則相對較低。
數據統計描述
- 透過統計描述，我們可以快速了解數據的主要特徵，如平均值、中位數、標準差、最小值和最大值等。例如，Iris setosa 的花萼寬度平均值通常大於其他兩個品種。

分類演算法
- k 近鄰 (k-Nearest Neighbors, k-NN): k-NN 是一種簡單但有效的分類演算法，它根據樣本與已標記樣本的距離來進行分類。在 Iris 資料集中，k-NN 可以用來分類鳶尾花的品種。
- 決策樹 (Decision Tree): 決策樹是一種基於規則的分類方法，可以通過學習數據的分割來進行分類。它直觀且易於解釋，是分析 Iris 資料集的一種好方法。
- 支持向量機 (Support Vector Machine, SVM): SVM 是一種強大的分類器，通過找到最大化分類邊界的超平面來進行分類。它對於 Iris 資料集這樣的小型資料集表現良好。
- 隨機森林 (Random Forest): 隨機森林是一種集成學習方法，通過構建多個決策樹並進行投票來提高分類的穩定性和準確性。
線性判別分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)
- LDA 是 Fisher 提出的一種方法，用於尋找能夠最大化類別間分離度的線性組合。在 Iris 資料集中，LDA 可以有效地區分三個鳶尾花品種。
主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)
- PCA 是一種降維技術，用於將高維數據轉換為低維空間，同時保留最大程度的數據變異。在 Iris 資料集中，PCA 可以將四維特徵降維到二維或三維，以便於視覺化和理解數據。

數據標準化
- 在應用某些機器學習演算法時，如 k-NN 和 SVM，對數據進行標準化處理是必要的，以確保每個特徵對模型的影響相等。這通常包括將每個特徵縮放到相同的範圍內，如將其均值調整為 0，標準差調整為 1。
資料集劃分
- 在進行模型訓練和評估時，通常會將 Iris 資料集劃分為訓練集和測試集。這可以通過隨機抽樣來完成，通常的比例是 70% 作為訓練集，30% 作為測試集。
處理異常值