• Objetivo: Criar um aplicativo Shiny para prever a espécie da flor Íris.
• Dataset: iris (Fisher, 1936) – 150 observações, 5 variáveis.
• Modelo: Árvore de Decisão (rpart) treinada com o pacote caret.
• Ferramentas: R, Shiny, caret, rpart, rpart.plot.

• Entrada (Widgets): 4 controles deslizantes (sliders) para ajustar:
  • Comprimento da Sépala
  • Largura da Sépala
  • Comprimento da Pétala
  • Largura da Pétala
• Ação: Botão “Prever Espécie”
• Saída:
  • Texto com a espécie prevista
  • Gráfico da Árvore de Decisão utilizada

O código abaixo treina o modelo e faz uma previsão de exemplo:

library(caret)

## Carregando pacotes exigidos: ggplot2

## Carregando pacotes exigidos: lattice

data(iris)
modelo <- train(Species ~ ., data = iris, method = "rpart")

nova_flor <- data.frame(
  Sepal.Length = 5.1,
  Sepal.Width  = 3.5,
  Petal.Length = 1.4,
  Petal.Width  = 0.2
)

predict(modelo, nova_flor)

## [1] setosa
## Levels: setosa versicolor virginica