Iris Flower Classification using Machine Learning!

في هذا المشروع، قمت ببناء نموذج ذكي لتصنيف زهور Iris إلى ثلاث فئات رئيسية (Setosa، Versicolor، Virginica) اعتمادًا على خصائص الزهرة مثل طول و عرض البتلة والسَبَلة. استخدمت خوارزميات تعلم الآلة مثل Logistic Regression، K-Nearest Neighbors، Decision Tree، وRandom Forest، وقمت بمقارنة أدائها لاختيار النموذج الأمثل.

شمل العمل ما يلي:

استكشاف البيانات وتحليلها إحصائيًا (EDA)

تنظيف البيانات وتجهيزها للنمذجة

تدريب وتقييم عدة نماذج تعلم آلي

تصور النتائج بدقة باستخدام مكتبات مثل Matplotlib وSeaborn

تقديم تقرير نهائي يتضمن الأداء، الدقة، والمقترحات

الهدف من المشروع هو بناء نموذج دقيق وقابل للاستخدام لتصنيف الزهور بناءً على خصائصها البيولوجية، وهو مثال تطبيقي شهير في عالم علوم البيانات.