توقّع زمن رحلات التاكسي في NYC باستخدام Machine Learning — كود جاهز، تدريب، تقييم، ونموذج للنشر

أقدم لك مشروع كامل لتوقع زمن رحلات التاكسي في نيويورك باستخدام تقنيات تعلم الآلة. المشروع يتضمن: استخراج ميزات زمنية ومكانية (مسافات، فرق زمن، ساعة/يوم/شهر)، أنابيب تجهيز بيانات (scaling, encoding, imputation)، موديلات انحدار مُحسّنة (مثل RandomForest/LightGBM/XGBoost + hyperopt أو GridSearch)، سكربتات للتدريب، التقييم (MAE/RMSE/ R²) وملف استدلال (inference) جاهز للتشغيل. أرفق README، Jupyter notebooks لشرح كل خطوة، ومتطلبات بيئة (requirements.txt / Dockerfile) لنتائج قابلة للتكرار. مناسبة للبحوث، البورتفوليو، أو خدمة تجارية. متاحة خيارات لِـ deployment وAPI.