نموذج تصنيف الأرقام المكتوبة بخط اليد باستخدام Logistic Regression بدقة 97%

قمت بتطوير نموذج تعلم آلي لتصنيف الأرقام المكتوبة بخط اليد (من 0 إلى 9) باستخدام مجموعة بيانات Digits المتوفرة في مكتبة Scikit-learn.

يشمل المشروع جميع مراحل العمل بدءًا من تجهيز البيانات، وتقسيمها إلى بيانات تدريب واختبار، ثم تدريب نموذج Logistic Regression وتحليل أدائه، حيث حقق النموذج دقة تصل إلى 97% على بيانات الاختبار.

أهم ما يتضمنه المشروع:

معالجة وتجهيز البيانات (Data Preprocessing)

تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار

تدريب نموذج Logistic Regression مع تحسين عدد التكرارات

تقييم النموذج باستخدام Accuracy و Classification Report

تحليل مؤشرات الأداء مثل Precision و Recall و F1-score لكل فئة

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python

Pandas & NumPy

Scikit-learn

Matplotlib & Seaborn

يعكس هذا المشروع قدرتي على بناء نماذج تصنيف فعالة وتحليل نتائجها بشكل احترافي.