Customer Churn Prediction ( With GUI )

I built a customer churn prediction model using Python, scikit-learn, and pandas. I analyzed customer data (e.g., Age, Tenure, Subscription Type) to predict churn likelihood, performing data preprocessing, feature encoding with LabelEncoder, and model training with RandomForestClassifier. By tuning hyperparameters and evaluating metrics like accuracy and F1-score, I achieved a high-performing model. I also created visualizations with seaborn to identify key churn drivers and developed an interactive interface using Gradio for real-time predictions. This project showcases my skills in data analysis, machine learning, and delivering business-oriented solutions, ready to tackle freelance projects in AI and data science.

طورت نموذجًا للتنبؤ بانسحاب العملاء باستخدام Python، scikit-learn، وpandas. قمت بتحليل بيانات العملاء (مثل العمر، مدة الاشتراك، نوع الاشتراك) للتنبؤ باحتمالية الانسحاب، مع إجراء معالجة مسبقة للبيانات، ترميز الميزات باستخدام LabelEncoder، وتدريب النموذج باستخدام RandomForestClassifier. من خلال تهيئة الهايبربارامترات وتقييم المقاييس مثل الدقة ومقياس F1، حققت نموذجًا عالي الأداء. كما أنشأت تصورات بصرية باستخدام seaborn لتحديد العوامل الرئيسية للانسحاب وطورت واجهة تفاعلية باستخدام Gradio للتنبؤ في الوقت الفعلي. يعكس هذا المشروع مهاراتي في تحليل البيانات، التعلم الآلي، وتقديم حلول موجهة للأعمال، وأنا جاهز لتولي مشاريع فريلانس في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات.