iris2和iris1有关系吗（探究iris2与iris1的关系）

探究iris2与iris1的关系

在机器学习领域中，花卉数据集一直是被广泛应用的数据集之一。其中的Iris数据集更是常被拿来举例子。在Iris数据集中，iris2与iris1两个子数据集是较为常见的。那么iris2与iris1之间究竟有何关系呢？下面将就此进行探究。

1. 数据集来源

iris1与iris2这两个数据集都是从完整的Iris数据集中分离出来的子数据集。Iris数据集最早由英国的统计学家Ronald Fisher在1936年发表在Journal of the Royal Statistical Society上，并被广泛应用在机器学习的教学和实践中。而iris2与iris1两个子数据集则是由美国加州大学Irvine分校的计算机科学家Dua和Graff于2017年整理而来，并上传至UCI Machine Learning Repository数据集库中。因此从数据集的来源看，iris2与iris1之间并无关联。

2. 数据特征

Iris数据集中的每个子数据集都包含3类不同种类的鸢尾花的数据样本。在iris1数据集中，每个样本包含4个特征，分别为花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度；而在iris2数据集中，每个样本只包含2个特征，分别为花瓣长度和花瓣宽度。可见，iris2数据集相比iris1数据集来说，样本特征更为简单，缺少了更多的信息，因此它们之间的表征能力自然也并不一样。另外，理论上来说，iris2样本数会更多，但实际上iris2与iris1的样本数量基本上是相等的，都只有150个。

3. 应用情景

iris1与iris2的应用情景也有一定的区别。由于iris1数据集包含更多的特征，因此可以用于更为复杂的机器学习分类问题中。iris2数据集则更为简单，适用于展示某些在花瓣长度和宽度之间的明显区别的场景。比如可以用iris2训练一个简单的分类模型，用于判断某个鸢尾花是否为Iris-Setosa这个种类。

综上所述，iris2与iris1之间虽然都与Iris数据集有关，但它们基本上是两个独立的数据集。唯一的联系就是，它们均为Iris数据集的一部分而已。