Задача . Iris

Вы работаете ботаником и помогаете своему научному сообществу классифицировать виды цветов ирисов на основе их морфологических характеристик. Вам даны данные о длине и ширине чашелистиков и лепестков для нескольких цветов. Необходимо определить вид каждого цветка.

Ваша задача — написать программу, которая принимает данные о цветке и классифицирует его как один из трёх видов:

• Iris-setosa
• Iris-versicolor
• Iris-virginica

Входные данные

На вход подаётся CSV-файл с характеристиками цветов. Структура файла следующая:

1. Колонка Id — уникальный идентификатор цветка.
2. Колонка SepalLengthCm — длина чашелистика (в сантиметрах).
3. Колонка SepalWidthCm — ширина чашелистика (в сантиметрах).
4. Колонка PetalLengthCm — длина лепестка (в сантиметрах).
5. Колонка PetalWidthCm — ширина лепестка (в сантиметрах).

Выходные данные

Программа должна записать результат классификации в файл output.csv. Формат выходного файла:

1. Колонка Id — уникальный идентификатор цветка.
2. Колонка Species— предсказанный вид цветка (Iris-setosa, Iris-versicolor, Iris-virginica).

Пример содержимого файла output.csv:

Id,Prediction
1,Iris-setosa
2,Iris-versicolor
3,Iris-virginica

Ограничения

• Длина и ширина чашелистиков и лепестков всегда положительные числа.
• Уникальные идентификаторы Id гарантированно не повторяются.
• Ваш алгоритм должен быть обучен заранее (например, использовать модель, сохранённую из Scikit-learn).

Примечание

Для тестирования используется фиксированный набор входных данных, и результаты проверяются на точность классификации. Ваша задача — создать предсказания для всех примеров из входного файла с минимальной ошибкой.

Последовательность действий

1. Загрузите данные из файла train.csv.
2. Обработайте данные и примените обученную модель.
3. Сохраните предсказания в файл с расширением  .csv.
4. Загрузите файл и нажмите "Прикрепить файл".