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).
El objetivo es construir un modelo que utilice las características para clasificar las flores con un máximo de precisión.
Para alcanzar este objetivo, vamos a realizar un análisis exploratorio de datos para comprender los datos y elegir las mejores características. Este notebook se centra en explorar y visualizar el conjunto de datos utilizando bibliotecas como Seaborn y Matplotlib. El procesamiento de datos se realiza con Pandas.
Paquetes utilizados:
- Procesamiento de datos: Pandas.
- Visualización de datos: Seaborn y Matplotlib.
Referencias:
Instructor:
Joseph Santiago Portilla - Ingeniero Electrónico.
- GitHub: https://github.com/JoePortilla
- Twitter: https://twitter.com/JoePortilla
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/PortillaJoe
- Kaggle: https://www.kaggle.com/joeportilla
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