O conjunto de dados Íris é um dos conjuntos de dados mais populares em ciência de dados e aprendizado de máquina.

O conjunto de dados Íris é um dos conjuntos de dados mais populares em ciência de dados e aprendizado de máquina. Ele contém informações sobre 150 flores de íris, divididas em três espécies diferentes: Iris setosa, Iris versicolor e Iris virginica. Cada flor tem quatro características medidas em centímetros: comprimento da sépala, largura da sépala, comprimento da pétala e largura da pétala.

Este conjunto de dados é frequentemente usado como um exemplo para demonstrar técnicas de análise de dados e classificação. Alguns dos usos comuns do conjunto de dados Iris incluem:

    Classificação de flores: Com base nas características medidas das flores, podemos treinar um modelo de aprendizado de máquina para prever a espécie de uma flor desconhecida. Isso é um exemplo de classificação de dados.

    Visualização de dados: Podemos usar as quatro características do conjunto de dados Íris para criar visualizações interessantes, como gráficos de dispersão e diagramas de caixa. Isso nos ajuda a entender melhor as relações entre as diferentes características e as espécies de íris.

    Teste de algoritmos de aprendizado de máquina: Como o conjunto de dados Iris é relativamente pequeno e bem compreendido, ele é frequentemente usado para testar algoritmos de aprendizado de máquina. Isso nos ajuda a entender como diferentes algoritmos de aprendizado de máquina funcionam e como eles podem ser ajustados para obter melhores resultados.

Em resumo, o conjunto de dados Iris é uma ferramenta valiosa para a comunidade de ciência de dados e aprendizado de máquina. Ele nos permite explorar técnicas de análise de dados e classificação em um conjunto de dados bem compreendido e interessante.

Pra saber mais: https://github.com/melkycorreia/Conjunto-de-dados-Iris.git