Introdução
Neste projeto, você aprenderá como classificar o conjunto de dados iris usando um modelo Support Vector Classifier (SVC). O conjunto de dados iris é um conjunto de dados clássico de aprendizado de máquina que contém informações sobre diferentes espécies de íris, incluindo o comprimento da sépala, a largura da sépala, o comprimento da pétala e a largura da pétala.
🎯 Tarefas
Neste projeto, você aprenderá:
- Como importar as bibliotecas necessárias e carregar o conjunto de dados iris
- Como dividir o conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste
- Como criar e treinar um modelo Support Vector Classifier
- Como fazer previsões usando o modelo treinado
- Como avaliar o desempenho do modelo usando a pontuação de acurácia (accuracy score) e o relatório de classificação (classification report)
🏆 Conquistas
Após concluir este projeto, você será capaz de:
- Usar a biblioteca scikit-learn para trabalhar com o conjunto de dados iris
- Dividir um conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste
- Criar e treinar um modelo Support Vector Classifier
- Fazer previsões usando um modelo treinado
- Avaliar o desempenho de um modelo usando a pontuação de acurácia (accuracy score) e o relatório de classificação (classification report)
