<jupyter_start><jupyter_text>Aula 06/04 - Iris Dataset<jupyter_code>#Bibliotecas utilizadas para classificação e exportação da árvore gerada
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
#Biblioteca para facilitar a separação dos dataset em dados de traino e teste
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
#Pandas é uma biblioteca que facilita a ingestão e manipulação de dados
import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set(color_codes=True)


#enabling to plot using plotlib in the notebook
%matplotlib inline
%pylab inline
df = pd.read_csv(
    "/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/ecm514_datasets/iris_data.txt")
df
df[' rotulo'].unique()
df[' rotulo'] = df[' rotulo'].map( {'Iris-setosa' : 0, 'Iris-versicolor' : 1, 
                                    'Iris-virginica' : 2} )
df
nomes_features = list(df.columns[:4])
nomes_features
x = df[  nomes_features ]
x.head()
y = df[  df.columns[4] ]
y.head()
x_treino_dummy = x[:105]
x_teste_dummy = x[105:]

y_treino_dummy = y[:105]
y_teste_dummy = y[105:]
#classificador
classificador_dummy = DecisionTreeClassifier()
#treinando o modelo
classificador_dummy.fit( x_treino_dummy, y_treino_dummy )
classificador_dummy.score(x_treino_dummy, y_treino_dummy)
classificador_dummy.score(x_teste_dummy, y_teste_dummy)
x_treino, x_teste, y_treino, y_teste = train_test_split(x, y, test_size = 0.3, 
                                                        random_state = 2556)
x_treino.head()
#classificador
classificador = DecisionTreeClassifier()
#treinando o modelo
classificador.fit( x_treino, y_treino )
classificador.score( x_treino, y_treino)
classificador.score(x_teste, y_teste)
plot_confusion_matrix(estimator=classificador, X=x_teste, y_true=y_teste, 
                      display_labels=df[' rotulo'].unique(), cmap=plt.cm.Blues, 
                      normalize='true')
plot_confusion_matrix(estimator=classificador_dummy, X=x_teste_dummy, 
                      y_true=y_teste_dummy, 
                      display_labels=df[' rotulo'].unique(), cmap=plt.cm.Blues, 
                      normalize=None)
import graphviz
dot_graph = export_graphviz(classificador, out_file='/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/iris.dot')
dot_graph = export_graphviz(classificador_dummy, out_file='/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/irisdummy.dot')<jupyter_output><empty_output>
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