✈️ Flight Delay Prediction — Machine Learning Project

قمت بتطوير مشروع توقع تأخيرات الرحلات الجوية باستخدام تقنيات تعلم الآلة لتحليل بيانات شركات الطيران والمطارات والتنبؤ بتأخيرات الرحلات بدقة عالية.

أبرز المميزات:

تحليل شامل للبيانات واستكشافها (EDA)

خط أنابيب متكامل لتحضير البيانات (Preprocessing Pipeline)

نماذج متعددة للتنبؤ بالمواعيد:

Linear Regression

Decision Tree Regressor

Random Forest Regressor (الأفضل أداءً)

تقييم الأداء باستخدام R² Score و MAE

تحليل أهمية الميزات لتفسير النتائج

أداء النموذج:

R² Score: ~0.99 على بيانات الاختبار

Mean Absolute Error (MAE): ~1.9 دقائق

التقنيات المستخدمة:

Python, Pandas, NumPy

Scikit-learn (Regression Models)

Jupyter Notebook للتحليل واستكشاف البيانات

الاستخدامات المحتملة:

تحسين إدارة جداول الرحلات لشركات الطيران

تقليل تأخيرات الرحلات عبر التحليل التنبؤي

دعم التخطيط اللوجستي في المطارات