بناء نموذج تنبؤ رقمي باستخدام Machine Learning

في هذا المشروع قمت بتنفيذ نموذج Machine Learning بنظام الانحدار (Regression) للتنبؤ بقيمة رقمية اعتمادًا على مجموعة من المتغيرات المدخلة.

بدأ العمل بتحليل البيانات الاستكشافي (EDA) لفهم العلاقات بين المتغيرات واكتشاف القيم المفقودة والقيم الشاذة (Outliers). بعد ذلك تم تنظيف البيانات ومعالجتها، وتحجيم المتغيرات عند الحاجة، واختيار الخصائص الأكثر تأثيرًا على المتغير الهدف.

تم بناء وتجربة عدة نماذج انحدار مثل:

Linear Regression

Ridge & Lasso Regression

Random Forest Regressor

Gradient Boosting Regressor

مع تطبيق Cross Validation و Hyperparameter Tuning لتحسين أداء النموذج وضمان قدرته على التعميم.

تم تقييم النماذج باستخدام مقاييس مناسبة مثل:

RMSE، MAE و R² Score

وتم اختيار النموذج النهائي بناءً على أقل خطأ وأفضل استقرار في النتائج.

النتيجة كانت نموذجًا قادرًا على تقديم تنبؤات دقيقة وقابلًا للاستخدام في تطبيقات عملية حقيقية، مع كود منظم وقابل للتطوير.