Proyecto de Clasificación de Iris con scikit-learn

Este es un proyecto de ejemplo que demuestra cómo utilizar scikit-learn (sklearn) para construir un modelo de clasificación de especies de flores Iris. El proyecto utiliza el conjunto de datos clásico de Iris para entrenar un modelo de clasificación utilizando diferentes algoritmos de aprendizaje automático proporcionados por scikit-learn.

Descripción

El proyecto incluye un script de Python que carga el conjunto de datos de Iris, entrena varios modelos de clasificación utilizando scikit-learn y evalúa el rendimiento de cada modelo en el conjunto de datos de prueba. Los modelos de clasificación probados incluyen árboles de decisión, regresión logística y máquinas de vectores de soporte (SVM).

Tecnologías utilizadas

• Python
• scikit-learn (sklearn)

Instalación y uso

1. Clona el repositorio a tu máquina local.
2. Ejecuta el script principal main.py o Act2.py para entrenar y evaluar los modelos.