تحليل بيانات باستخدام Python

هذا المشروع يستكشف بيانات Titanic بهدف التنبؤ بنجاة الركاب باستخدام نماذج كلاسيكية من خوارزميات التعلم الآلي.

ما يميز هذا المشروع هو تطوير واجهة مستخدم رسومية (GUI) باستخدام مكتبة Streamlit، مما يتيح للمستخدمين التفاعل مع النموذج ديناميكيًا وعرض التنبؤات في شكل تطبيق ويب بسيط.

أهم مكونات المشروع تشمل:

جمع البيانات ونظرة عامة: تحميل بيانات Titanic وفحص هيكلها ومحتواها.

معالجة البيانات وتنظيفها: التعامل مع القيم المفقودة والقيم الشاذة، وترميز المتغيرات الفئوية.

التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): عرض بصري وفهم العلاقات بين المتغيرات.

هندسة الخصائص: إنشاء خصائص جديدة مثل تقسيم الأعمار إلى مجموعات، أو استخراج الألقاب وغيرها.

اختيار النماذج والتدريب: تدريب نماذج مختلفة مثل الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، والغابات العشوائية.

تقييم النماذج ومقاييس الأداء: تقييم الدقة، والدقة الإيجابية (Precision)، والاستدعاء (Recall)، ودرجة F1، وإجراء تحسين للمعاملات (Hyperparameter Tuning).

تلخيص النتائج وتحديد أهم الخصائص المؤثرة وأفضل النماذج أداءً.