Churn Prediction Model

هذا المشروع يركز على توقع ترك العملاء (Churn Prediction) باستخدام تقنيات التعلم الآلي لتحليل البيانات المتعلقة بالعملاء. الهدف من المشروع هو التنبؤ بما إذا كان العميل سيغادر (Churn) أو سيستمر في التعامل مع الشركة (No Churn). تم بناء النموذج باستخدام خوارزمية الانحدار اللوجستي، ومر بالمراحل الأساسية لمعالجة البيانات مثل ترميز المتغيرات الفئوية، التشفير الأحادي (One-Hot Encoding)، و مقاييس النطاق (Min-Max Scaling) لتحسين دقة التنبؤ.

الخصائص الرئيسية:

توقع ترك العملاء (Churn Prediction): التنبؤ بدقة باحتمالية مغادرة العميل استنادًا إلى خصائص البيانات المدخلة.

معالجة البيانات: تشمل خطوات المعالجة مثل الترميز، التشفير الأحادي، وتحجيم البيانات لتحسين التعامل مع البيانات.

واجهة تفاعلية: تم تطوير واجهة تفاعلية باستخدام Gradio لتمكين المستخدمين من التفاعل مع النموذج بسهولة، دون الحاجة إلى معرفة برمجية.