Loan Approval Prediction

قمت بتحليل بيانات المتقدمين للحصول على قروض، وتنظيفها من القيم المفقودة، ثم استخدمت خوارزميات تصنيف لتوقع ما إذا كان الطلب سيتم الموافقة عليه أم لا.

تم اختبار عدة نماذج مثل Logistic Regression وRandom Forest ومقارنة أدائها.

الأدوات: Python, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn

النتائج:

تم بناء نموذج دقته تجاوزت 85% بعد معالجة البيانات وتحسين المعلمات، مما يساعد البنوك على اتخاذ قرارات أسرع وأكثر دقة بخصوص منح القروض.