Análise de dados do conjunto de dados da íris

Este repositório contém um notebook que executa a análise de dados do conjunto de dados da IRIS.O código aborda várias questões e tópicos, incluindo análise descritiva, distribuição de classe, correlação entre características, diferenciação entre espécies e visualizações.

Requisitos

Antes de executar o código, verifique se você tem as seguintes bibliotecas Python instaladas:

• pandas
• numpy
• matplotlib
• seaborn
• scikit-learn

Você pode instalá -los usando pip:

pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

Como usar

1. Clone este repositório para o seu ambiente local

git clone https://github.com/ntsation/IrisML.git

2. Verifique se o arquivo IRIS.CSV com os dados está no mesmo diretório que o notebook

• Aqui está o link do conjunto de dados: https://www.kaggle.com/datasets/uciml/iris

3. Execute o notebook

irisML.ipynb

• O código executará uma análise descritiva, exploratória e de classificação dos dados do conjunto de dados da IRIS, responderá a perguntas e gerará visualizações.

Conteúdo do código

• irisML.ipynb: O notebook completo que executa a análise de dados e responde às perguntas propostas.
• Resultados: Os resultados da análise, incluindo estatística descritiva, distribuição de classe, correlações, visualizações e diferenciação de espécies, serão exibidos no console.

Contribuição

Sinta -se à vontade para contribuir com melhorias ou expandir a análise.Basta criar um garfo deste repositório, fazer suas alterações e enviar uma solicitação de tração.