Projeto 01 — Classificador Iris com Random Forest

Este projeto treina um modelo de aprendizado de máquina supervisionado para classificar flores Iris em três espécies: setosa, versicolor e virginica.

Estrutura

projeto_01_iris_random_forest/
├── app.py
├── train.py
├── modelo.pkl
├── requirements.txt
└── data/
    └── iris.csv

Como rodar

python -m venv .venv

No Windows:

.venv\Scripts\activate

No Linux/Mac:

source .venv/bin/activate

Instale as dependências:

pip install -r requirements.txt

Treine o modelo:

python train.py

Execute o app:

streamlit run app.py

Tecnologias usadas

• Python
• Pandas
• Scikit-learn
• Joblib
• Streamlit

Modelo

O modelo utilizado é um Random Forest Classifier. O arquivo modelo.pkl é gerado pelo train.py usando Joblib.