🌸 Projeto AG2 — Classificação de Íris (Inatel)

Este repositório contém o trabalho prático AG2 da disciplina de Engenharia de Software. O objetivo é treinar, avaliar e disponibilizar um modelo de Machine Learning capaz de classificar flores do gênero Iris com base em suas medidas.

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🚀 Tecnologias utilizadas

• Python 3.12+
• pandas 2.3.3
• numpy 1.26.4
• scikit-learn 1.7.2
• matplotlib 3.8.1
• seaborn 0.12.2
• Jupyter Notebook

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⚙️ Configuração do ambiente (venv)

Siga os passos abaixo no terminal para criar um ambiente virtual, instalar dependências e executar o notebook.

1) Criar o ambiente virtual

Windows (cmd.exe):

python -m venv venv

2) Ativar o ambiente virtual

Windows (cmd.exe):

venv\\Scripts\\activate

PowerShell:

venv\\Scripts\\Activate.ps1

Linux / macOS:

source venv/bin/activate

Após ativar, o prompt ficará parecido com:

(venv) C:\Users\yourName\...

3) Instalar dependências

Com a venv ativa, execute:

pip install -r requirements.txt

Conteúdo mínimo do requirements.txt usado neste projeto:

pandas==2.3.3
numpy==1.26.4
scikit-learn==1.7.2
matplotlib==3.8.1
seaborn==0.12.2

4) Instalar Jupyter e registrar o kernel (opcional, mas interessante essa interação)

pip install jupyter ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=venv --display-name "Python (venv)"

5) Iniciar o Jupyter Notebook

jupyter notebook

O navegador abrirá em algo como http://localhost:8888/tree. Abra o notebook do projeto (iris_classification.ipynb) e selecione o kernel Python (venv) se necessário. Dessa forma, você poderá navegar pelo projeto em uma interface parecida com o GitHub, porém, interativa!!! 🤩

▶️ Execução do projeto

No notebook principal (ex.: iris_classification.ipynb) as etapas executadas são, tipicamente:

1. Carregamento do dataset (data.csv).
2. Pré-processamento e mapeamento das espécies.
3. Treinamento e avaliação do modelo (por exemplo, KNN).
4. Exibição de métricas e matriz de confusão.
5. Testes de predição em amostras arbitrárias.

👨‍💻 Autores

• Dimitri Schulz
• Felipe Souza

Engenharia de Software — Inatel Novembro / 2025

Contato LinkedIn (Felipe Souza): https://www.linkedin.com/in/felipesouza-softwareeng