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