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Classificação de tipos de pokémons utilizando métodos de aprendizado de máquina

Implementação de um modelo de aprendizado de máquina supervisionado para classificação de pokémons por tipo, utilizando Árvore de Decisão, Floresta Aleatória, Gradient Boosting, testes com validação cruzada e algumas técnicas de pré-processamento (Trabalhos Práticos 1 e 2 da disciplina de Aprendizado de Máquina - DCOMP - UFSJ).

Requisitos

• Python 3.8 ou superior

• Biblioteca scikit-learn

  pip install -U scikit-learn
  

• Biblioteca pandas

  pip install pandas
  

• Biblioteca numpy

  pip install numpy
  

• Biblioteca Matplotlib

  pip install matplotlib
  

Execução

Árvore de Decisão:

python3 pokemon_decision-tree.py

Floresta Aleatória:

python3 pokemon_random-forest.py 

Gradient Boosting:

python3 pokemon_gradient-boosting.py