نموذج تصنيف الأرقام المكتوبة بخط اليد باستخدام Logistic Regression بدقة 97%
تفاصيل العمل
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.
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
