التصنيف باستخدام الانحدار اللوجستي (Titanic – Logistic Regression)

نوع العمل: مشروع تعلم آلة (تصنيف ثنائي – Binary Classification).

ميزاته:

يطبّق نموذج انحدار لوجستي لتوقع إمكانية النجاة لأفراد ركاب Titanic.

يستخدم بيانات فعلية من المنافسات المعروفة (مثل بيانات Kaggle).

يعرض خطوات تحليلية متكاملة: من تنقية البيانات إلى التقييم النهائي.

طريقة تنفيذه:

استخدمت Python على بيئة Google Colab، مع مكتبات Pandas، NumPy، وScikit-learn.

بدأت بمعالجة البيانات (التعامل مع القيم المفقودة، تحويل المتغيرات إلى صيغ مناسبة).

طبّقت نموذج الانحدار اللوجستي.

قيّمت الأداء باستخدام مؤشرات مثل الدقة (Accuracy) ومصوفة الالتباس (Confusion Matrix).

(لو موجود) أضفت visualizations مثل الرسوم البيانية للتوزيعات أو منحنيات ROC – ده بيبرهن مهارتك في التمثيل البصري للنتائج.