iris.csv 的分类数据，真的是机器学习入门选手绕不开的一份宝藏资源。数据结构清晰，三个类别，四个特征，CSV 格式直接拿来用，适合你练手分类模型。不管你用的是 Python 的scikit-learn，还是 Weka 这些可视化工具，都挺方便的。你要是想了解数据集背景，鸢尾花（Iris flower）本身也是个经典的案例。
我自己最早也是拿它来试了下逻辑回归，后来又用在神经网络上测试分类效果。说实话，数据量不大，跑得快，调参也不烦，反馈快，哪怕你代码写得不太优，也能快发现问题。像train_test_split分个训练集测试集，几行代码就能跑起来。
如果你用 Weka 的话，别错过这个IRIS 数据集分类示例，配图配流程，一目了然，能帮你快速上手。哦对了，神经网络那块也有教程，感兴趣可以戳这儿：Iris 数据集：神经网络分类任务。
还有，如果你喜欢一口气看一堆数据集挑着用，那可以收藏下这篇机器学习数据集汇总概览，分类清晰，找数据方便。如果你只是想快速下载，看看这个也挺好用的：机器学习数据集优化下载。
，iris.csv 就像是机器学习的 Hello World。如果你刚开始学分类，或者想练模型调参，它都挺适合。如果你用的是pandas或TensorFlow这些框架，直接导入用就行，省心。