Python ai projects με scikit-learn

Python ai projects με  scikit-learn(Βάση τον οδηγό)

Να μερικά projects που μπορείς να φτιάξεις με βάση τον οδηγό του scikit-learn:

1️⃣ Κατηγοριοποίηση Ανθρώπων με Βάση το Ύψος και το Βάρος

Χρησιμοποίησε το scikit-learn για να προβλέψεις το φύλο ενός ατόμου βασισμένο στο ύψος και το βάρος του.

📌 Βήματα:
✅ Δημιούργησε ένα dataset με χαρακτηριστικά ύψους & βάρους.
✅ Διαχώρισε τα δεδομένα σε εκπαίδευση/δοκιμή.
✅ Χρησιμοποίησε LogisticRegression ή SVM για την πρόβλεψη.
✅ Αξιολόγησε την απόδοση με accuracy_score.

---

2️⃣ Πρόβλεψη Τιμών Σπιτιών με Γραμμική Παλινδρόμηση

Χρησιμοποίησε Linear Regression για να προβλέψεις τις τιμές ακινήτων με βάση χαρακτηριστικά όπως εμβαδόν, αριθμός δωματίων κ.λπ.

📌 Βήματα:
✅ Χρησιμοποίησε το dataset California housing.
✅ Καθάρισε και κανονικοποίησε τα δεδομένα.
✅ Εκπαίδευσε ένα LinearRegression μοντέλο.
✅ Χρησιμοποίησε το mean_squared_error για αξιολόγηση.

---

3️⃣ Αναγνώριση Χειρόγραφων Αριθμών με SVM

Χρησιμοποίησε το dataset digits και τον αλγόριθμο SVM για να αναγνωρίσεις ψηφία από 0-9.

📌 Βήματα:
✅ Φόρτωσε το dataset digits από sklearn.datasets.
✅ Κανονικοποίησε τα δεδομένα.
✅ Χρησιμοποίησε train_test_split για να διαχωρίσεις τα δεδομένα.
✅ Εφάρμοσε SVC(kernel='linear') και αξιολόγησε το μοντέλο.

---

4️⃣ Σύστημα Σύστασης για Ταινίες με KNN

Χρησιμοποίησε τον αλγόριθμο K-Nearest Neighbors (KNN) για να προτείνεις ταινίες με βάση τις προτιμήσεις των χρηστών.

📌 Βήματα:
✅ Χρησιμοποίησε ένα dataset ταινιών (π.χ. MovieLens).
✅ Μετέτρεψε τα δεδομένα σε μορφή που να μπορεί να χρησιμοποιηθεί από το KNeighborsClassifier.
✅ Δώσε μια ταινία και βρες τις πιο παρόμοιες ταινίες με kneighbors().

---

5️⃣ Ανίχνευση Απάτης σε Συναλλαγές με Random Forest

Ανέλυσε δεδομένα τραπεζικών συναλλαγών για να εντοπίσεις περιπτώσεις απάτης.

📌 Βήματα:
✅ Βρες ή δημιούργησε ένα dataset συναλλαγών (με χαρακτηριστικά όπως ποσό, χώρα, ώρα συναλλαγής).
✅ Εφάρμοσε RandomForestClassifier για να διακρίνεις νόμιμες από ύποπτες συναλλαγές.
✅ Αξιολόγησε την ακρίβεια με classification_report.