توقع إيداع البنك باستخدام التعلم الآلي

عملت على مجموعة بيانات مصرفية من العالم الحقيقي للتنبؤ بالعملاء الأكثر احتمالاً لعمل إيداع. اشتمل المشروع على: تنظيف البيانات ومعالجتها (التعامل مع القيم المفقودة، الترميز، التوحيد). تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لتحديد ميزات العملاء الهامة. بناء ومقارنة نماذج التعلم الآلي (مثل، logistic regression, K-Nearest Neighbor , Decision Tree). تقييم النماذج باستخدام مؤشرات مثل الدقة، والإنصاف، والاستخراج، وROC-AUC. يوضح هذا المشروع قدرتي على التعامل مع البيانات المالية المهيكلة، وتطبيق تقنيات التعلم الآلي، وتوليد رؤى يمكن أن تدعم التسويق واتخاذ القرار في قطاع البنوك.