/machine-leaning-knn_Iris_dataset

Classificação do Iris Dataset utilizado KNN (k-nearest neighbors) da biblioteca Sklearn para identificação das espécies da Iris através da entrada de atributos (Largura da pétala, comprimento da pétala, largura da sépala, comprimento da sépala) para classificar se ela é da espécie: Virginica, Setosa ou Versicolor.

Primary LanguageJupyter NotebookMIT LicenseMIT

Machine Learning - Classificação do Iris Dataset com KNN (k-nearest neighbors) da biblioteca Sklearn

NPM

Sobre o código

Classificação do Iris Dataset utilizado KNN (k-nearest neighbors) da biblioteca Sklearn para identificação das espécies da Iris através da entrada de atributos (Largura da pétala, comprimento da pétala, largura da sépala, comprimento da sépala) para classificar se ela é da espécie: Virginica, Setosa ou Versicolor.

Dados de Entrada

Input

Dados de Saída

Saída

Como executar o projeto

Pré-requisitos: Python 3 ou superior, Anaconda com Jupyter Notebook

# Clonar repositório
git clone https://github.com/andersonpereiradossantos/machine-leaning-knn_Iris_dataset.git

# Carregar o arquivo KNN_Iris_Dataset.ipynb no Jupyter e manter o IrisDataset.xls na mesma localização do notebook.

# Executar todas as células

Autor

Anderson Pereira dos Santos

Linkedin

Github