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Clasificación de iris utilizando SVM

Principiante

En este proyecto, aprenderás cómo clasificar el conjunto de datos de iris utilizando un modelo de Clasificador de Vectores de Soporte (SVC). El conjunto de datos de iris es un conjunto de datos clásico de aprendizaje automático que contiene información sobre diferentes especies de iris, incluyendo la longitud del sépalo, el ancho del sépalo, la longitud del pétalo y el ancho del pétalo.

Machine LearningPythonscikit-learn

💡 Este tutorial está traducido por IA desde la versión en inglés. Para ver la versión original, puedes hacer clic aquí

Introducción

En este proyecto, aprenderás a clasificar el conjunto de datos de iris utilizando un modelo de Clasificador de Vectores de Soporte (SVC). El conjunto de datos de iris es un conjunto de datos de aprendizaje automático clásico que contiene información sobre diferentes especies de iris, incluyendo su longitud del sépalo, ancho del sépalo, longitud del pétalo y ancho del pétalo.

🎯 Tareas

En este proyecto, aprenderás:

  • Cómo importar las bibliotecas necesarias y cargar el conjunto de datos de iris
  • Cómo dividir el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
  • Cómo crear y entrenar un modelo de Clasificador de Vectores de Soporte
  • Cómo hacer predicciones utilizando el modelo entrenado
  • Cómo evaluar el rendimiento del modelo utilizando puntuación de precisión y informe de clasificación

🏆 Logros

Después de completar este proyecto, podrás:

  • Utilizar la biblioteca scikit-learn para trabajar con el conjunto de datos de iris
  • Dividir un conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
  • Crear y entrenar un modelo de Clasificador de Vectores de Soporte
  • Hacer predicciones utilizando un modelo entrenado
  • Evaluar el rendimiento de un modelo utilizando puntuación de precisión e informe de clasificación

Profesor

labby

Labby

Labby is the LabEx teacher.