Análise do Dataset Load Digits

Descrição

Este repositório é dedicado à análise e modelagem do dataset load_digits da biblioteca sklearn, que contém imagens digitalizadas de dígitos manuscritos.

Estrutura do Projeto

• digits_classification.ipynb: Jupyter notebook que inclui o carregamento de dados, análise exploratória, aplicação de regressão logística e avaliação do modelo.

Objetivos

• Explorar o dataset load_digits para entender as características dos dígitos manuscritos.
• Implementar um modelo de regressão logística para classificar os dígitos.
• Avaliar a performance do modelo através de métricas como acurácia, precisão e recall.
• Visualizar a matriz de confusão para analisar o desempenho detalhado do modelo.

Como Usar

1. Clone este repositório.
2. Abra o arquivo digits_classification.ipynb com Jupyter Notebook ou Google Colab.
3. Execute as células para ver a análise e os resultados.

Requisitos

• Python 3
• numpy
• pandas
• matplotlib
• seaborn
• scikit-learn

Contato

• Se tiver dúvidas ou sugestões, não hesite em abrir uma issue neste repositório.