? Iris Dataset – Machine Learning Basics

1. استكشاف البيانات (Data & Exploration)

تعد هذه الخطوة هي المدخل لفهم الأنماط الطبيعية للبيانات:

تصنيف الأنواع: التعرف على الأنواع الثلاثة الشهيرة للزهرة: Setosa، Versicolor، وVirginica.

الخصائص الفيزيائية: التركيز على قياسات طول وعرض السبلات (Sepal) والبتلات (Petal).

التحليل البصري: استخدام الرسوم البيانية المبعثرة (Scatter Plots) لرؤية كيفية توزع الأنواع بناءً على أبعاد أوراقها.

2. تدريب النموذج واختيار الميزات (Model Training & Feature Selection)

تتضمن هذه المرحلة العمليات التقنية لبناء المصنف:

اختيار الميزات: تحديد أي القياسات (مثل طول البتلة) هي الأكثر تأثيراً في دقة التصنيف.

اختيار الخوارزميات: المفاضلة بين النماذج المختلفة مثل الشبكات العصبية (Neural Networks) أو أشجار القرار (Decision Trees).

عملية التعلم: تتبع منحنيات الدقة (Accuracy) وفقدان البيانات (Loss) لضمان وصول النموذج لأفضل أداء ممكن أثناء التدريب.