NBA-MVP-Prediction
تفاصيل العمل
## وصف العمل *(وصف عام)*
يهدف هذا المشروع إلى **توقع احتمال فوز لاعبي الـNBA بجائزة MVP** (أفضل لاعب في الموسم) بناءً على الإحصائيات الموسمية لكل لاعب. يعتمد المشروع على **تحليل البيانات والإحصاءات الرياضية** لتقدير فرص اللاعبين بطريقة علمية وموضوعية.
---
## نوع العمل
هذا المشروع هو **تحليل بيانات وتعلم آلي (Data Analysis & Machine Learning)**، حيث يتم:
* جمع البيانات التاريخية للاعبين من موسم 1982 حتى 2022.
* معالجة البيانات وإعدادها للنماذج.
* بناء نماذج تصنيف (Classification Models) للتنبؤ باللاعبين الأكثر احتمالاً للفوز بجائزة MVP.
---
## الميزات الرئيسية
1. **معالجة البيانات (Data Preprocessing)**:
* تنظيف البيانات من القيم المفقودة أو غير الصحيحة.
* تحويل بعض القيم إلى صيغ قابلة للمعالجة بواسطة النماذج.
* استخدام مكتبات مثل `pandas` و `numpy`.
2. **التحليل الإحصائي (Exploratory Data Analysis)**:
* رسم الرسوم البيانية لفهم توزيع الإحصائيات المختلفة لكل لاعب.
* استخدام مكتبات مثل `matplotlib` و `seaborn`.
3. **بناء النماذج (Model Building)**:
* استخدام نماذج تعلم آلي مختلفة مثل:
* Decision Tree
* Random Forest
* XGBoost
* تدريب النموذج على بيانات اللاعبين مع وضع علامة على الفائزين بجائزة MVP.
4. **تقييم النموذج (Model Evaluation)**:
* استخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy) و F1-score لتقييم أداء النموذج.
* تحسين النموذج عن طريق ضبط المعلمات (Hyperparameter Tuning).
5. **تنبؤات حقيقية (Predictions)**:
* إدخال إحصائيات لاعب لموسم محدد.
* الحصول على احتمالية فوزه بجائزة MVP.
* عرض النتيجة بشكل واضح مع نسبة الثقة.
---
## طريقة التنفيذ
1. **تحميل البيانات** من ملف CSV أو من Kaggle API.
2. **تنظيف ومعالجة البيانات** باستخدام `pandas` و `numpy`.
3. **تحليل البيانات بصرياً** عبر `matplotlib` و `seaborn`.
4. **إنشاء النماذج** عبر مكتبة `scikit-learn` و `xgboost`.
5. **تقييم أداء النماذج** واختيار الأفضل.
6. **حفظ النموذج المدرب** باستخدام `joblib` لتسهيل التنبؤات المستقبلية.
7. **تطبيق واجهة بسيطة** (اختياري) باستخدام Streamlit لتمكين المستخدمين من إدخال الإحصائيات والحصول على التوقعات.
---
## ملخص سريع
* **النوع:** تحليل بيانات + تعلم آلي + تصنيف.
* **الهدف:** توقع فوز اللاعبين بجائزة MVP بناءً على الإحصائيات.
* **البيانات:** لاعبو NBA من 1982 حتى 2022.
* **الميزات:** تنظيف البيانات، تحليل بصري، بناء نماذج تصنيف، تقييم الأداء، تقديم التنبؤات.
* **الأدوات:** Python، Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn، XGBoost، Joblib، Streamlit.