• إنشاء مسار للتعلم الآلي للتنبؤ بقرارات الموافقة على القروض.
• تقنيات المعالجة المسبقة التطبيقية، بما في ذلك قياس الميزات، وترميز الملصقات، وإسناد البيانات.
• تجربة نماذج تصنيف متعددة (Logistic Regression، SVC، Decision Tree Classifier)
مصنف الغابات العشوائية (KNN).
• تحسين الأداء، وتحقيق دقة تصل إلى 94%.
• تصور اتجاهات البيانات ومقاييس النموذج