مشروع التنبؤ بالبقاء على قيد الحياة في حادثة تيتانيك

اسم المشروع: التنبؤ بالبقاء على قيد الحياة في حادثة تيتانيك – مصنف باستخدام شجرة القرار (Decision Tree)

العميل: مشروع مُحاكٍ باستخدام مجموعة بيانات تيتانيك من منصة Kaggle

الدور: مهندس ذكاء اصطناعي

الوصف:

تم بناء نموذج تصنيفي باستخدام خوارزمية شجرة القرار (Decision Tree Classifier) للتنبؤ بإمكانية نجاة الركاب في حادثة تيتانيك، بالاعتماد على خصائص مثل الدرجة الاجتماعية، العمر، الجنس، ونقطة الصعود. الهدف من المشروع كان تصميم نموذج قابل للتفسير، يعكس أنماط اتخاذ القرار المرتبطة بنتائج النجاة.

التحديات والحلول:

كانت البيانات الخام تحتوي على خصائص ذات مقاييس مختلفة، مما كان قد يؤدي إلى تشويش عمليات التصنيف والتجميع. تم تطبيق توحيد الخصائص (Feature Scaling) باستخدام أداة StandardScaler لضبط القيم وتحسين دقة النموذج.

النتائج:

تمكن النموذج من تصنيف احتمالية النجاة بدقة جيدة مع الحفاظ على مستوى عالٍ من القابلية للتفسير. وقد أتاح الهيكل الهرمي لشجرة القرار فهمًا واضحًا لكيفية تأثير العوامل الأساسية على فرصة النجاة، مما يبرز قيمة النموذج في تطبيقات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (Explainable AI).