Utilize o algoritmo K-Means para agrupar as amostras do conjunto de dados Iris, otimizando os hiperparâmetros do modelo com o auxílio da biblioteca Optuna. O dataset Iris possui 150 amostras de flores, divididas em três espécies (Setosa, Versicolor e Virginica), cada uma descrita por quatro atributos numéricos:
- Comprimento da sépala (sepal length)
- Largura da sépala (sepal width)
- Comprimento da pétala (petal length)
- Largura da pétala (petal width)
Target:
- 0: setosa
- 1: versicolor
- 2: virginica
Código Base
Você pode importar o dataset diretamente do scikit-learn com o seguinte código:
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data # Atributos das flores
y = iris.target # Classes reais (usadas apenas para avaliação)
Entrega
Após concluir o desafio, você deve enviar a URL do seu código no GitHub para a plataforma.
Além disso, que tal fazer um post no LinkedIn compartilhando o seu aprendizado e contando como foi a experiência?
É uma excelente forma de demonstrar seus conhecimentos e atrair novas oportunidades!
Feito com 💜 por Rocketseat 👋
Utilize o algoritmo K-Means para agrupar as amostras do conjunto de dados Iris, otimizando os hiperparâmetros do modelo com o auxílio da biblioteca Optuna. O dataset Iris possui 150 amostras de flores, divididas em três espécies (Setosa, Versicolor e Virginica), cada uma descrita por quatro atributos numéricos:
- Comprimento da sépala (sepal length)
- Largura da sépala (sepal width)
- Comprimento da pétala (petal length)
- Largura da pétala (petal width)
Target:
- 0: setosa
- 1: versicolor
- 2: virginica
Código Base
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from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data # Atributos das flores
y = iris.target # Classes reais (usadas apenas para avaliação)
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