Previsão Naive Bayes de Espécie de Íris

Este projeto implementa um sistema de previsão de espécies de íris com base nas características da flor (comprimento e largura da sépala e pétala) utilizando o algoritmo Naive Bayes. A aplicação possui duas formas de entrada: um formulário para inserção manual dos dados ou a possibilidade de upload de um arquivo .txt contendo os dados.

Como Usar

1. Execute o servidor Flask:

   flask run

2. Acesse a aplicação no navegador através de:

   http://127.0.0.1:5000
   

Formulário de Entrada

1. Na aba Formulário, insira os valores das características da flor:
   • Comprimento da Sépala (cm)
   • Largura da Sépala (cm)
   • Comprimento da Pétala (cm)
   • Largura da Pétala (cm)
2. Clique no botão Prever Espécie para obter o resultado.

Upload de Arquivo

1. Na aba Upload de Arquivo, selecione um arquivo .txt com os valores das características da flor no formato:

   sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width
   

2. Clique em Enviar Arquivo para fazer o upload e obter o resultado.

Exemplo de Arquivo .txt

5.1,3.5,1.4,0.2
6.2,3.4,5.4,2.3

Detalhes Técnicos

• Algoritmo de Classificação: O modelo utiliza Naive Bayes, um classificador probabilístico baseado no Teorema de Bayes, com suposições de independência entre os atributos. O modelo foi treinado utilizando o conjunto de dados Íris, amplamente utilizado em aprendizado de máquina.

• Frontend: A interface do usuário é desenvolvida utilizando HTML, CSS e JavaScript, oferecendo um formulário para inserção manual de dados e uma opção de upload de arquivos.

• Backend: A aplicação utiliza Flask para lidar com as requisições do usuário. O modelo de previsão é treinado e carregado no backend usando a biblioteca scikit-learn.

Contribuição

Se você quiser contribuir para este projeto, sinta-se à vontade para abrir uma issue ou enviar um pull request.