Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
*コンテキスト*
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このデータセットは、すべての行と列におけるデータの一貫性と値の可用性が高いため、非常に嬉しく思います。
分析が容易です。
*内容*
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Irisの花が探索的データ分析（EDA）の対象とされています。
Setosa、Verginica、Versicolorといった3種類のIrisの花が、4つの特徴に基づいて分析されています。
Irisの花の4つの特徴には以下のものが含まれます。
1. がく片の長さ
2. がく片の幅
3. 花弁の長さ
4. 花弁の幅
花の分析は主に上記の4つの特徴に依存しています。
最初の列には通し番号が、最後の列名には花の種類が含まれています。
このデータはkaggle.comからダウンロードされたものです。
(105*6)の行は、データの不正確さや不一致を避けるため、一貫したデータで完全に埋められています。
これは、分析を開始するために元のデータが予想通りに利用可能であるという素晴らしい成果です。
*謝辞*
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これは私のEDAにおける初めての研究です。
*インスピレーション*
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私は、特徴に基づいて、新しいデータを渡してそれがどの種に属するかを特定したいと思っています。
そのためには、各特徴の範囲を考慮する必要があり、それらは互いにユニークでなければなりません。
私は、花の品種を簡単に区別するための主要な基準として、花弁の色も考慮したいと思っています。
* 私の頭の中には疑問があります:*
------------------------------------
もし、3種類のいずれかのランダムな組み合わせと新しい特徴を持つ新しい雑種品種が出現した場合、どのように分析して結論付けるのでしょうか？
もし、すべての特徴が雑種の花に均等に表れている場合、その雑種がどの花の品種に属すると結論付けることができるのでしょうか？
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