JoePortilla / IrisDataset-Classification

Clasificación del Dataset Iris con Regresión Logística

Home Page:https://www.kaggle.com/joeportilla/clasificaci-n-dataset-iris-regresi-n-log-stica/

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

Clasificando el Dataset Iris con Regresión Logística

logo

El dataset Iris es un conjunto de datos de clasificación multiclase clásico y muy sencillo. Introducido por el estadístico y biólogo británico Ronald Fisher en su artículo de 1936 "The use of multiple measurements in taxonomic problems". El conjunto de datos de Iris contiene cuatro características (longitud y anchura de sépalos y pétalos) de 50 muestras de tres especies de flores Iris (Iris setosa, Iris virginica e Iris versicolor).

logo

Tras realizar un análisis exploratorio de datos para comprender mejor la información. En este notebook se construye un modelo con Regresión Logística que utiliza las características para clasificar las flores con un máximo de precisión.

Paquetes utilizados:

  • Procesamiento de datos: Pandas.
  • Procesamiento numérico: NumPy.
  • Visualización de datos: Seaborn y Matplotlib.
  • Desarrollo del Modelo: Scikit Learn

Referencias:

Instructor:

Joseph Santiago Portilla - Ingeniero Electrónico.

About

Clasificación del Dataset Iris con Regresión Logística

https://www.kaggle.com/joeportilla/clasificaci-n-dataset-iris-regresi-n-log-stica/

License:MIT License


Languages

Language:Jupyter Notebook 100.0%