鸢尾花数据集是机器学习领域中一个非常经典的示例数据集🌱。它包含了150个样本，每个样本有4个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度，并且每个样本都有一个对应的类别标签，这四个特征都是连续型变量。鸢尾花数据集中的鸢尾花被分为三个品种：山鸢尾(Setosa)、变色鸢尾(versicolor)和维吉尼亚鸢尾(virginica)🌺。
这个数据集不仅小巧，而且容易理解，非常适合初学者用来学习分类算法，或者进行可视化分析。你可以从UCI机器学习库或者其他公开的数据源轻松地下载到这个数据集🔗。在Python中，通过安装`scikit-learn`库，你甚至可以直接加载这个数据集，而无需手动下载：
```python
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
```
通过这个数据集，你可以探索各种分类算法的效果，比如K近邻(KNN)、决策树和支持向量机(SVM)等。同时，由于数据集的维度较低，也非常适合用来学习和实践数据可视化技术，比如使用matplotlib或seaborn库绘制散点图或箱线图。📊📈
如果你对机器学习感兴趣，不妨从这个经典数据集开始你的学习之旅吧！🚀