Введение
В этом проекте вы научитесь классифицировать датасет iris с использованием модели Support Vector Classifier (SVC). Датасет iris - это классический датасет машинного обучения, содержащий информацию о различных видах ирисок, включая длину и ширину чашелистика, длину и ширину лепестка.
🎯 Задачи
В этом проекте вы научитесь:
- Импортировать необходимые библиотеки и загрузить датасет iris
- Разделить датасет на тренировочный и тестовый наборы
- Создать и обучить модель Support Vector Classifier
- Делать предсказания с использованием обученной модели
- Оценить производительность модели с использованием accuracy score и classification report
🏆 Достижения
После завершения этого проекта вы сможете:
- Использовать библиотеку scikit-learn для работы с датасетом iris
- Разделить датасет на тренировочный и тестовый наборы
- Создать и обучить модель Support Vector Classifier
- Делать предсказания с использованием обученной модели
- Оценить производительность модели с использованием accuracy score и classification report
