Modelos de Classificação e Regressão Logística

Descrição

Este repositório contém uma atividade prática realizada no bootcamp de Data Analytics da WomakersCode. A atividade envolve a aplicação de modelos de classificação e regressão logística utilizando os datasets Iris e Digits.

Estrutura

• Atividade_de_Modelos_de_Classificação_e_Regressão_Logística_Kerlla_Santiago.ipynb: Notebook com a implementação dos modelos de classificação e regressão logística.
  • Análise e visualização dos dados dos datasets Iris e Digits.
  • Implementação de regressão logística para classificação dos dados.
  • Avaliação do modelo utilizando métricas como acurácia, precisão, recall e matriz de confusão.

Como Utilizar

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/kerllare/Modelos-de-Regressao.git

2. Abra o notebook Atividade_de_Modelos_de_Classificação_e_Regressão_Logística_Kerlla_Santiago.ipynb no Jupyter Notebook ou Google Colab.
3. Execute as células para ver a análise e os resultados.

Feito com 💜 por Kerlla Santiago