حاله قرض

و انا صاحب بنك و حد مقدم علي قرض فبتالي هكون عاوز اعرف مين يستحق ومين لايستحق فمن خلال الموديل دا هيتوقع مين الذي يستحق .

استيراد البيانات وفهمها (Data Understanding):

تحليل أولي للبيانات باستخدام Pandas وSeaborn.

دراسة المتغيرات المؤثرة مثل: الدخل، عدد المعالين، نوع العمل، الحالة الاجتماعية، إلخ.

2. تنظيف البيانات (Data Cleaning):

معالجة القيم المفقودة (Missing Values).

تحويل المتغيرات النصية إلى رقمية باستخدام Label Encoding وOne-Hot Encoding.

إزالة القيم الشاذة (Outliers).

3. استكشاف البيانات (Exploratory Data Analysis - EDA):

رسم بياني لتوزيع المتغيرات.

تحليل العلاقة بين المتغيرات والموافقة على القرض.

تحديد أهم الميزات المؤثرة على القرار.

4. تحضير البيانات للنموذج (Data Preprocessing):

تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب واختبار.

تطبيق StandardScaler لتوحيد البيانات الرقمية.

5. بناء النموذج (Model Building):

استخدام خوارزميات مثل:

Logistic Regression

Random Forest

Support Vector Machine (SVM)

اختيار أفضل نموذج من حيث الأداء والدقة.

6. تقييم النموذج (Model Evaluation):

استخدام Accuracy, Precision, Recall, F1-Score.

رسم Confusion Matrix لقياس جودة التوقعات.

7. نشر النموذج (Deployment):

تطوير واجهة مستخدم بسيطة باستخدام Streamlit.

رفع النموذج المدرب وتفعيله على الواجهة.

تجربة النظام باستخدام بيانات حية وتوقعات لحظية.