Problema: addestrare un modello per distinguere tra le diverse specie del fiore Iris in base a quattro misure (caratteristiche): lunghezza del sepalo, larghezza del sepalo, lunghezza del petalo e larghezza del petalo.

Contesto: Il dataset di classificazione Iris è famoso nel mondo dell'apprendimento automatico. Risalente all'articolo di R.A. Fisher del 1936, "The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems", il dataset Iris è stato a lungo utilizzato per lo sviluppo dell'apprendimento automatico.

Tipo di modello: Regressione logistica

Cosa abbiamo fatto: Abbiamo costruito, addestrato e distribuito un modello di apprendimento automatico utilizzando un algoritmo di classificazione multiclasse. (Abbiamo sviluppato e distribuito il modello all'interno di SnapLogic Enterprise Integration Cloud, una piattaforma di integrazione dei dati basata su cloud.

Nella demo qui sotto, regolate le dimensioni dei sepali e dei petali e poi fate clic su "Predict" per testare il modello costruito sulla piattaforma SnapLogic. Il modello predirà la specie floreale in base agli input selezionati.