تحليل بيانات التعداد السكاني للبالغين وتنبؤ الدخل باستخدام تقنيات التعلم الآلي

هذا العمل يتضمن تحليلًا شاملاً لمجموعة بيانات التعداد السكاني للبالغين (Adult Census Income) بهدف بناء نموذج تنبؤي للدخل (≤50K أو >50K).

تم تنفيذ المشروع باستخدام لغة Python ومكتبات متخصصة مثل:

Pandas, NumPy لمعالجة البيانات

Scikit-learn لبناء نماذج التعلم الآلي

TensorFlow لبناء شبكة عصبية

Plotly و Seaborn للتصور البيانية

الخطوات الرئيسية:

استكشاف البيانات (EDA):

تحليل التوزيعات والمتغيرات الرقمية والفئوية.

كشف القيم المفقودة والمتطرفة.

معالجة البيانات:

ترميز المتغيرات الفئوية (Label Encoding).

تحجيم البيانات (StandardScaler, MinMaxScaler).

بناء النماذج:

تطبيق خوارزميات متعددة مثل: Logistic Regression، Random Forest، XGBoost، الشبكات العصبية.

استخدام GridSearchCV لتحسين المعاملات.

التقييم:

استخدام مقاييس مثل: Accuracy، F1-Score، Classification Report.

الميزات:

تحليل مرئي متقدم باستخدام Plotly.

مقارنة شاملة بين نماذج متعددة.

توثيق كامل للخطوات والأكواد.