在探索机器学习的世界里，鸢尾花数据集（Iris Dataset）是一个非常经典且常用的数据集。它包含了三种不同类型的鸢尾花：山鸢尾（Setosa）、变色鸢尾（Versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Virginica），每种鸢尾花各有50个样本。每个样本有四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些数据对于理解分类算法特别有用。
今天，我们将一起使用R语言对鸢尾花数据集进行预处理。预处理是数据分析和建模前的重要步骤，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等，以确保我们的模型能够更准确地学习到数据中的模式。在本资源中，你将学会如何加载数据、检查数据质量，并通过R语言中的各种函数来清洗和准备数据，为后续的分析或建模工作打下坚实的基础。
让我们一起开启这段精彩的旅程吧！🚀👩💻📊
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