بناء نموذج بيرسيبترون (Perceptron) من الصفر للتنبؤ بإصابة كوفيد-19 بناءً على الأعراض

مشروع لبناء نموذج بيرسيبترون Perceptron من الصفر باستخدام Python وNumPy لتصنيف ثنائي مع تطبيق على قاعدة بيانات Kaggle لأعراض كوفيد19 حوالي 1000 عينة. يعتمد على Gradient Descent لتحسين الأوزان والانحياز.

الخطوات الرئيسية

معالجة البيانات قراءة CSV تحويل الفئوي إلى أرقام 0,1 بLabelEncoder فصل X ميزات وy هدف تقسيم 80 20.

وظائف النموذج

تهيئة أوزان عشوائية.

توقعات باستخدام دالة السيجمويد.

حساب الأخطاء بين التوقعات والقيم الحقيقية.

حساب الانحدارات للأوزان.

تحديث الأوزان والانحياز باستخدام معدل التعلم.

تدريب Run 100 عصر lr=0.01 bias=0.1.

النتائج دقة اختبار 82.43 تدريب 80.22.

كل اللي ذكر تم عمله بشكل يدوي دون استخدام مكاتب جاهزة والهدف كان تعلم البناء من الصفر