Loan Approval Prediction using Python

تحليل البيانات وتصويرها

● استخدمت مكتبات Pandas وNumPy لتنظيف البيانات وتحليلها.

● اعتمدت على Matplotlib وSeaborn لاستكشاف البيانات بصريًا واكتشاف الأنماط.

? تطبيق خوارزميات التعلم الآلي

● استخدمت خوارزميات خاضعة للإشراف مثل Logistic Regression وDecision Trees.

● حققت دقة نموذج بلغت 95٪ بعد تحسينه من خلال اختيار الميزات وضبط المعلمات.

تطوير ونشر تطبيق تفاعلي

● قمت بتطوير ونشر تطبيق ويب تفاعلي باستخدام Streamlit لتقديم الميزات التالية:

تمكين المستخدمين (مثل موظفي القروض) من إدخال بيانات العملاء.

توفير تنبؤات فورية لحالة الموافقة على القروض.

عرض رؤى بصرية توضح العوامل المؤثرة في قرارات القروض.

من خلال نشر هذا التطبيق، كان هدفي هو جعل اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات أمرًا بسيطًا وسهل الوصول إليه للشركات.