الأدوات:
Python (Pandas، Scikit-learn)، Matplotlib، Data Pipelines

الهدف:
تصميم خط معالجة بيانات آلي لتحليل الخصائص الشكلية للنباتات والتحقق من أهمية الخصائص المستخدمة في نماذج التصنيف البيولوجي.

أهم الجوانب التقنية:

هندسة الخصائص (Feature Engineering):
تحليل الارتباط بين أبعاد البتلات والسبلات لتحديد أكثر الخصائص تأثيرًا في نماذج التعلم الآلي.

تحليل توزيع الأنواع:
إنشاء رسوم بيانية متعددة الأبعاد لعرض التداخل والاختلاف بين أنواع نبات Iris المختلفة (Setosa، Versicolor، Virginica).

أتمتة خط المعالجة:
تنظيم وتحسين مرحلة المعالجة المسبقة للبيانات لضمان جودة البيانات المستخدمة في نماذج التصنيف اللاحقة.