机器学习实战：以鸢尾花数据集分类问题为例

鸢尾花数据集是机器学习领域最著名的数据集之一，由R.A. Fisher于1936年收集。该数据集包含了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），这些特征用于区分三种不同的鸢尾花种类：Setosa、Versicolour和Virginica。