Descripción
En este desafío se evaluarán las métricas de clasificación en Scikit-Learn.
En este reto, debes implementar un modelo de clasificación utilizando Scikit-Learn y evaluar su rendimiento utilizando métricas específicas para analizar su capacidad predictiva. Te enfocarás en la creación de una matriz de confusión y el cálculo de precisión, recall y F1-score para verificar la calidad del modelo.
Carga de Datos: Utiliza el conjunto de datos iris
proporcionado por Scikit-Learn. Accede a él con la función load_iris
que proporciona el dataset ya particionado en datos y etiquetas.
División del conjunto de fatos: Separa los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba utilizando train_test_split
. Utiliza un tamaño del 30% para el conjunto de prueba y asegúrate de reproducir los resultados con un random_state
de 42.
Modelo de clasificación: Crea y entrena un modelo de clasificación utilizando RandomForestClassifier
del módulo ensemble
de Scikit-Learn. No realices modificaciones en el hiperparámetro estándar.
Predicciones: Usa el modelo entrenado para realizar predicciones en el conjunto de prueba.
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Evaluación del modelo:
- Calcula la matriz de confusión para las etiquetas de prueba utilizando
confusion_matrix
. - Evalúa las métricas de accuracy, precisión, recall y F1-Score para cada clase utilizando
classification_report
. Asegúrate de imprimir este reporte para una visualización clara.
Visualización: Realiza una visualización gráfica de la matriz de confusión utilizando ConfusionMatrixDisplay
y matplotlib
. Ajusta la visualización para que sea clara y legible, usando la colormap Blues
o viridis.
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