Python डेटा विज्ञान/आईरिस डेटासेट रिपोर्ट

Python किस क्षेत्र में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है?

Iris dataset का उपयोग डेटा विज्ञान में किया जाता है।

इस प्रोजेक्ट के उद्देश्यों में से एक क्या है?

इस प्रोजेक्ट का नाम ___ है।

सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर आवश्यकताओं को मिलान करें:

इस प्रोजेक्ट में किस सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता है?

इस परियोजना में ग्राफिकल प्रतिनिधित्व शामिल नहीं है।

इस प्रोजेक्ट में कुल कितने अध्याय हैं?

Internship Report Summary

Project Title: Python For Data Science/ Iris Dataset
Student: Pooja
Roll Number: 2823671
Batch: 2023-2027
Institution: Panipat Institute of Engineering & Technology
University: Kurukshetra University
Duration: 8 July to 16 August
Supervisor: Miss Shivangi Goyal
Objective: Applying Python for data analysis and modeling on the Iris dataset, predicting species based on features.

Data Science/Machine Learning Project Overview

Dataset: Iris Dataset, used to demonstrate machine learning techniques.
Features: Sepal length, sepal width, petal length, petal width
Species: Setosa, Versicolor, Virginica (3 types)
Process:
- Exploratory Data Analysis (EDA) to understand data patterns.
- Data cleaning, handling missing values, and outliers.
- Feature selection and scaling.
- Machine learning algorithms (KNN, Random Forest, Regression) used.
- Evaluation via Accuracy scores, confusion matrices and cross-validation.

Key Concepts

Exploratory Data Analysis (EDA): Initial stage to understand dataset patterns and relationships.
Machine Learning Algorithms: Used to classify species via their features
K-Nearest Neighbors (KNN): Classification algorithm.
Random Forest Classifier: Classification algorithm.
Regression Model: Applicable based on target variable.
Data Preprocessing: Data cleaning, handling missing values & outliers, feature scaling are part of this process.

Software and Tools

Python Libraries: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn
Programming Language: Python (used for the data science project)

Graphic Representations

Correlation Heatmap (Graph 5.1.1) used to visualize variable relationships.
Histograms (Graph 5.1.2) represent the distribution of data.
Scatter plots (Graph 5.1.3) for visualizing relationships between variables.

Technical terms used

Python, Data Science, Machine Learning, Iris Dataset, KNN, Random Forest classification, EDA, Data analysis, Correlation, Heatmap, Histogram, Scatter plot, Regression model.

इस इंटरनशिप रिपोर्ट में Python का उपयोग करते हुए डेटा विज्ञान पर आधारित परियोजना का सारांश प्रस्तुत किया गया है। इसमें आईरिस डेटासेट का विश्लेषण और प्रजातियों की भविष्यवाणी के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों की व्याख्या की गई है। परियोजना का उद्देश्य डेटा साफ करने, विशेषताओं का चयन और विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करना है।