今天来聊聊鸢尾花（iris）数据集，它可是机器学习中的明星选手！鸢尾花数据集包含150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），并分为3类（Setosa、Versicolor、Virginica）。💡
首先，用Python加载数据，借助`pandas`查看数据结构，再用`matplotlib`绘制散点图，直观感受不同种类间的差异。绘图时可以设置不同颜色区分类别，比如蓝色代表Setosa，绿色是Versicolor，红色对应Virginica，清晰明了！🎨
接着，使用`sklearn`构建模型进行分类。可以选择KNN、SVM或决策树等算法，通过训练集训练模型后，在测试集上验证效果。最终，模型准确率能轻松达到95%以上，简直太棒啦！🎯
鸢尾花数据集不仅适合初学者练习，还能帮助理解特征工程和算法原理。快来一起玩转这个经典数据集吧！✨
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