🌸 Iris Çiçek Sınıflandırması

Dört ölçümden (sepal/petal uzunluk ve genişlik) üç iris türünü tahmin eden makine öğrenmesi projesi. 6 farklı model karşılaştırılmış, en iyi sonucu SVM vermiştir.

Kaggle'da Nasıl Çalıştırılır

1. Kaggle hesabına gir
2. "Create" → "New Notebook" tıkla
3. Sağ panelden "Add Input" → uciml/iris ekle
4. File → Import Notebook → iris_classification.ipynb yükle
5. Run → Run All tıkla

Not: Dataset path'i /kaggle/input/datasets/organizations/uciml/iris/Iris.csv olarak ayarlanmıştır.

---

Dataset

Özellik	Değer
Kaynak	UCI Iris — Kaggle
Satır sayısı	150
Özellik sayısı	4
Sınıf sayısı	3
Eksik değer	Yok

Sınıflar: Iris-setosa · Iris-versicolor · Iris-virginica (her birinden 50 örnek)

---

Proje Yapısı

iris-classifier/
├── iris_classification.ipynb   # Ana notebook
├── README.md
└── outputs/                    # Notebook çalıştırınca oluşur
    ├── feature_distributions.png
    ├── correlation_matrix.png
    ├── pairplot.png
    ├── model_comparison.png
    └── results.png

---

Notebook İçeriği

1. Keşifsel Veri Analizi (EDA)

• Özellik dağılımları: Her türün sepal/petal ölçümlerinin histogramı — setosa diğerlerinden belirgin biçimde ayrılıyor
• Korelasyon matrisi: petal_length ↔ petal_width arasında 0.96 korelasyon; sepal_width negatif korelasyon gösteriyor
• Pair plot: Tüm özellik çiftleri görselleştirilmiş, setosa'nın net kümelenmesi görülüyor

2. Model Karşılaştırması (5-Fold CV)

6 model StandardScaler + Pipeline ile eğitilip çapraz doğrulama ile karşılaştırıldı.

Model	CV Accuracy
SVM	%96.67
Logistic Regression	%95.83
K-Nearest Neighbors	%95.83
Decision Tree	%95.00
Random Forest	%95.00
Gradient Boosting	%94.17

3. En İyi Model — SVM (RBF kernel)

• Test accuracy: %90 (30 örnekten 27 doğru)
• Setosa: %100 doğruluk
• Versicolor ↔ Virginica arası 3 hata — bu iki tür birbirine fiziksel olarak çok yakın

4. Özellik Önemi

Özellik	Önem
petal_width	~%43
petal_length	~%43
sepal_length	~%11
sepal_width	~%3

Petal ölçümleri sınıflandırmada belirleyici, sepal_width neredeyse katkısız.

---

Kullanılan Teknolojiler

pandas · numpy · matplotlib · seaborn · scikit-learn

---

Sonuç

Iris setosa diğer iki türden petal ölçümleri sayesinde mükemmel biçimde ayrılıyor. Versicolor ile virginica birbirine yakın olduğundan aralarında küçük hata payı kaçınılmaz; bu durum tüm modellerde gözlemlenmiştir.