IrisFlowerClassificationAI (붓꽃 품종 분류)

이 프로젝트는 붓꽃의 품종을 예측하는 머신러닝 모델입니다. 해당 AI는 주어진 붓꽃의 특성 정보(sepal length, sepal width, petal length, petal width)를 통해 'setosa' 'versicolor' 'virginica'으로 품종을 분류합니다.

목차

1. 프로젝트 설명
2. 데이터셋
3. 실행환경
4. 프로젝트 설치 및 실행 방법
5. 프로젝트 사용 방법

프로젝트 설명

이 프로젝트는 Python과 scikit-learn을 사용하여 붓꽃 품종 분류 AI를 개발한 것입니다. 붓꽃 품종 분류 AI 모델은 LogisticRegression(로지스틱 회귀•분류)와 PolynomialFeatures을 활용하여 'setosa' 'versicolor' 'virginica'으로 다중 분류를 수행합니다.

데이터셋

• scikit-learn

실행환경

• Cuda (release 11.8, V11.8.89)
• Anaconda (conda 23.7.1)
• Python (Python 3.11.4)

프로젝트 설치 및 실행 방법

1. 먼저, Python 및 필요한 라이브러리를 설치합니다.

   pip install scikit-learn numpy

2. main.py 스크립트를 실행하여 모델을 훈련합니다.

프로젝트 사용 방법

main.py 스크립트를 실행하여 붓꽃 품종 분류를 진행합니다.

붓꽃의 특성(꽃받침과 꽃입의 가로, 세로길이)을 입력하면 AI 모델이 해당 입력을 바탕으로 붓꽃 품종을 분류하여 출력합니다.

• 품종은 "setosa", "versicolor", "virginica"으로 분류됩니다.

이 프로젝트에 관한 문의 사항이나 버그 리포트는 [j2python@gmail.com]로 보내주세요.