Classificação do Dataset Iris com KNN

Este projeto utiliza o algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) para classificação do famoso dataset Iris. O objetivo é prever a espécie da flor com base em medidas de comprimento e largura das sépalas e pétalas.

📌 Descrição

O dataset Iris contém 150 amostras divididas igualmente entre 3 espécies de flores:

• Setosa
• Versicolor
• Virginica

Cada amostra possui 4 atributos:

• Sepal length (comprimento da sépala)
• Sepal width (largura da sépala)
• Petal length (comprimento da pétala)
• Petal width (largura da pétala)

O modelo KNN é treinado para identificar a espécie de uma flor com base nesses atributos.

🛠 Tecnologias Utilizadas

• Python
• Scikit-learn (para implementação do KNN)
• Pandas (para manipulação do dataset)
• Matplotlib & Seaborn (para visualização de dados)
• Jupyter Notebook (para desenvolvimento e testes)

📂 Estrutura do Projeto

/
|-- Iris.ipynb  # Notebook contendo o código do projeto
|-- README.md   # Documentação do projeto
|-- requirements.txt  # Lista de dependências

🚀 Como Executar

1. Clone este repositório:

   git clone https://github.com/seu-usuario/knn-iris.git

2. Acesse a pasta do projeto:

   cd knn-iris

3. Crie um ambiente virtual (opcional, mas recomendado):

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Linux/macOS
   venv\Scripts\activate  # Windows

4. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

5. Execute o Jupyter Notebook:

   jupyter notebook

6. Abra o arquivo Iris.ipynb e execute as células passo a passo.

📊 Resultados

• Visualização das distribuições das espécies.
• Treinamento e avaliação do modelo KNN.
• Testes de previsão com novos dados.

📝 Contribuição

Se quiser contribuir com melhorias, sinta-se à vontade para:

1. Fazer um fork do repositório.
2. Criar uma branch para suas modificações:

   git checkout -b minha-modificacao

3. Commitar suas mudanças:

   git commit -m "Melhoria no modelo KNN"

4. Enviar suas alterações para o repositório remoto:

   git push origin minha-modificacao

5. Abrir um Pull Request.

📜 Licença

Este projeto está sob a licença MIT. Sinta-se livre para usá-lo e modificá-lo como desejar.

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Desenvolvido por Israel Alves 🚀