Creditworthiness Prediction Using Machine Learning

يهدف المشروع إلى التنبؤ بمدى أهلية الأفراد للحصول على الائتمان أو القروض، بناءً على بياناتهم المالية والديموغرافية، باستخدام خوارزميات تعلم الآلة.

يتضمن المشروع:

تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning).

التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) واستخراج أهم المؤثرات.

تطبيق خوارزميات مثل Logistic Regression, Random Forest, XGBoost.

تحسين النتائج باستخدام Feature Engineering و SMOTE لموازنة البيانات.

تقييم الأداء باستخدام Accuracy و F1-Score و Confusion Matrix.

الأدوات المستخدمة: Python, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook