Este repositorio contiene una colección de notebooks dedicados al análisis y modelado del famoso Iris dataset, utilizado comúnmente como problema introductorio de clasificación en Machine Learning.
El repositorio está dividido en dos secciones principales, cada una con su propio enfoque y documentación.
📌 clasificacion/ Contiene un notebook donde se entrena un modelo de red neuronal completamente conectada (FFNN) usando TensorFlow y Keras para resolver el problema de clasificación de las especies de flores Iris. Incluye preparación del dataset, entrenamiento, evaluación del modelo y visualización de métricas como accuracy y loss.
📌 visualizacion/ Notebook centrado en la exploración y visualización del dataset. Utiliza bibliotecas como pandas, matplotlib y seaborn para mostrar relaciones entre las características de las flores y su respectiva especie. Sirve como análisis exploratorio previo al entrenamiento de modelos.
📊 Ideal para quien quiera practicar clasificación con redes neuronales o empezar con análisis de datos clásicos.