Flower Prediction

المميزات الرئيسية

واجهة برمجة تطبيقات (API) RESTful: تُمكن من إرسال بيانات الزهرة واستلام التنبؤ بنوعها.

تحقق من صحة المدخلات: يضمن أن القيم المدخلة ضمن النطاقات المقبولة.

نموذج تعلم آلي مدمج: يستخدم نموذجًا مدربًا مسبقًا لتحسين دقة التنبؤ.

سهولة النشر: يمكن تشغيل التطبيق محليًا أو على خوادم سحابية بسهولة.

️ التقنيات المستخدمة

اللغة: Python 3.8+

إطار العمل: Flask

مكتبات التعلم الآلي: scikit-learn

أدوات إضافية: pandas، NumPy

هيكل المشروع

app.py: الملف الرئيسي لتشغيل التطبيق وتعريف المسارات.

GitHub

model.py: يحتوي على كود تدريب النموذج وحفظه.

model.pkl: ملف النموذج المدرب المحفوظ.

iris.csv: مجموعة بيانات Iris المستخدمة في التدريب.

templates/: قوالب HTML لواجهة المستخدم.