كشف المنتجات المزيفة – Counterfeit Products Detection

في المشروع ده استخدمت Python مع مكتبات:

pandas, numpy لمعالجة البيانات وتجهيزها للنماذج.

scikit-learn لتطبيق خوارزميات التصنيف.

matplotlib, seaborn لعرض النتائج بشكل بصري.

️ قمت بـ:

ترميز البيانات (Encoding) وتحويل القيم النصية لأرقام.

توحيد القيم (Scaling) لتجهيزها للنماذج.

تطبيق وتجربة أكثر من خوارزمية تصنيف:

Logistic Regression

Decision Tree

KNN

SVM

ثم عملت تقييم ومقارنة بين النماذج باستخدام:

دقة التصنيف (Accuracy)

Confusion Matrix

Classification Report

أفضل نموذج وصل لدقة حوالي 99% في التفريق بين المنتج الأصلي والمقلد.

النتيجة: المشروع بيوضح قدرتي على تجهيز البيانات – تجربة خوارزميات مختلفة – وتقييم أدائها لاختيار الأفضل.