Credit Card Fraud Detection

أنا نفذت مشروع متكامل لاكتشاف عمليات الاحتيال في بطاقات الائتمان باستخدام Python وتقنيات الـ Machine Learning. المشروع كان بيتعامل مع مشكلة البيانات الغير متوازنة، فاشتغلت على **تحليل البيانات وتهيئتها (Feature Engineering)**، واستخدمت **طرق إعادة التوزان زي SMOTE وundersampling**، وجربت نماذج متقدمة زي **XGBoost وRandom Forest**. بعد كده قمت **بتقييم النماذج بدقة** باستخدام مقاييس زي **precision وrecall وROC-AUC**، وجمعت كل الخطوات في **Jupyter Notebook** فيه **تصوّرات ورسوم توضيحية وشرح لنتائج النموذج** عشان يكون سهل الفهم والتطبيق.

I engineered a complete end-to-end solution for detecting fraudulent credit card transactions using Python and

machine learning. The project tackles the challenge of a highly imbalanced dataset by applying feature engineering, resampling techniques (SMOTE, undersampling), and advanced models (XGBoost, Random Forest). I thoroughly evaluated models using precision, recall, and ROC-AUC metrics, and packaged the entire pipeline in a Jupyter Notebook with clear visualizations and interpretability insights.