Iris Classification Project باستخدام Logistic Regression – Python

هذا المشروع يهدف إلى بناء نموذج تصنيف باستخدام تقنيات Machine Learning لتصنيف زهور Iris إلى ثلاث فئات مختلفة بناءً على الخصائص الفيزيائية لكل زهرة.

تم استخدام لغة Python ومكتبات تحليل البيانات لبناء نموذج تصنيف يعتمد على خوارزمية Logistic Regression.

الأدوات والتقنيات المستخدمة

Python

Pandas

NumPy

Matplotlib

Seaborn

Scikit-learn

Jupyter Notebook

خطوات تنفيذ المشروع

1-تحميل البيانات ومعالجتها

2-تحليل البيانات واستكشافها (EDA)

3-تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب واختبار

4-تطبيق Standard Scaling

5-تدريب نموذج Logistic Regression

6-تقييم النموذج باستخدام:

Accuracy Score

Classification Report

Confusion Matrix

نتائج النموذج

حقق النموذج دقة تصل إلي100% على بيانات الاختبار، مما يدل على كفاءة النموذج في التصنيف.

ما يميز هذا المشروع

كود منظم وقابل لإعادة الاستخدام

توثيق واضح لكل خطوة

تحليل بيانات احترافي

استخدام أفضل ممارسات Machine Learning