Insights drawn from EDA

في هذا المشروع، أجريت تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لاستخلاص أنماط وعلاقات مهمة لدعم بناء نموذج تنبؤي ناجح لهبوط صواريخ SpaceX.

ما تم إنجازه:

•تحليل العلاقة بين رقم الرحلة وموقع الإطلاق باستخدام الرسوم البيانية (Scatter Plots).

•تحليل العلاقة بين الحمولة (Payload Mass) وموقع الإطلاق، وكذلك بين الحمولة ونوع المدار (Orbit Type).

•حساب نسبة النجاح لكل نوع مدار باستخدام مخطط الأعمدة (Bar Chart).

•إعداد البيانات وإنشاء العمود المستهدف (النجاح/الفشل).

•توحيد البيانات وتقسيمها إلى بيانات تدريب واختبار.

•استخدام GridSearchCV مع نموذج Logistic Regression لاختيار أفضل المعاملات وتحقيق أعلى دقة.

In this project, I performed Exploratory Data Analysis (EDA) to extract meaningful patterns and relationships that support the development of a predictive model for successful SpaceX rocket landings.

Tasks accomplished:

Analyzed the relationship between Flight Number and Launch Site using scatter plots.

Explored the relationship between Payload Mass and Launch Site, as well as Payload Mass and Orbit Type.

Calculated the success rate for each orbit type using a bar chart.

Prepared the dataset and created the target column (Success/Failure).

Standardized the data and split it into training and test sets.

Applied GridSearchCV with a Logistic Regression model to identify the best parameters and achieve the highest accuracy.