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Modelo Predictivo basado en el Dataset Iris

Implementación y entrenamiento del Modelo.

El modelo de aprendizaje automático va ser el encargado de clasificar entre 3 variedades de Flor de Iris. estas variedades o clases son:

>

Esta clasificación será el resultado de la inferencia de unos datos de entrada introducidos por el usuario:

Puede encontrar más información sobre el dataset en el siguiente enlace: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris

En nuestro caso utilizaremos el módulo ```datasets``` de la librería ```sklearn`` y lo dividimos entre conjuntos de entrenamiento y test:

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

Prueba de modelo

Para probar el modelo entrenado utilice el siguiente formulario ingresando los datos requeridos.



Consumir API

También puede probar este modelo haciendo una consulta a la API enviando los datos requeridos como diccionario mediante método POST a través de la siguiente URL:

https://modeloai.albertosaenz.com/api

Puede utilizar el siguiente bloque de código como ejemplo de Petición HTTP cambiando lo valores del diccionario.