تحليل بيانات ونموذج تعلم الالي ️ Bike Sharing Prediction (Per Houre) Regrission Problem ️

في هذا المشروع، قمت بالعمل على بيانات سرطان الثدي التي تم الحصول عليها من موقع كاجل.

بدأت بعملية تنظيف البيانات وتطبيق تقنيات هندسة الميزات (Feature Engineering) لإبراز العلاقات الرئيسية خلال مرحلة تحليل البيانات.

بمرحلة تحليل البيانات قمت باستعراض البيانات بالعديد من الطرق باستخدام Pandas/ NumPy وعرضها بكثير من التصاوير البيانية.

ثم قمت بحساب معاملات الارتباط بين الميزات وعمود الهدف لتقييم قوة العلاقات، مما أتاح لي استبعاد الميزات ذات الارتباط الضعيف.

بعد ذلك، طورت (Pipeline) يجمع بين استيراد البيانات، وعملية التقييس (Scaling)، والترميز (Encoding)، وملء القيم المفقودة في عملية واحدة متكاملة.

وبعد تجربة عدة نماذج، اخترت الأكثر دقة منها للتنبؤ.

وأخيرًا، قمت بتنفيذ تطبيق سهل الاستخدام باستخدام مكتبة Streamlit يجمع بين تحليل البيانات ونموذج التعلم الالي للمستخدم.