Iris Flower Classification

يعتمد هذا المشروع على أحد أشهر قواعد البيانات في علم البيانات، وهي قاعدة بيانات Iris Dataset التي تحتوي على قياسات لأنواع مختلفة من الزهور.

أهداف المشروع:

تصنيف الزهرة إلى واحدة من الأنواع التالية بناءً على خصائصها:

Setosa

Versicolor

Virginica

? خطوات تنفيذ المشروع:

تحليل البيانات واكتشاف الأنماط باستخدام الرسوم البيانية

معالجة البيانات وتحويلها إلى الشكل المناسب للنمذجة

تدريب عدة نماذج تعلم آلي مثل:

K-Nearest Neighbors

Support Vector Machine

Logistic Regression

Decision Tree

اختبار النموذج وتقييمه بدقة عالية باستخدام Confusion Matrix وAccuracy Score

التقنيات والأدوات المستخدمة:

Python

Pandas

NumPy

Matplotlib & Seaborn

Scikit-learn

Jupyter Notebook

نتائج المشروع:

حقق النموذج دقة عالية في التنبؤ بنوع الزهرة، ويُعد هذا المشروع مدخلًا مثاليًا لتعلم مفاهيم تصنيف البيانات والتعامل مع خوارزميات Machine Learning.