Student Performance Prediction

مشروع ذكاء اصطناعي يهدف إلى التنبؤ بأداء الطلاب الأكاديمي بناءً على مجموعة من العوامل مثل عدد ساعات المذاكرة، نسبة الحضور، والخصائص الديموغرافية.

قمت بتنفيذ جميع مراحل المشروع بدءًا من تحليل البيانات (EDA) ومعالجة القيم المفقودة وتحويل البيانات النصية، وصولًا إلى بناء وتجربة عدة نماذج Machine Learning مثل Logistic Regression وRandom Forest لاختيار النموذج الأفضل.

تم تقييم النموذج باستخدام مقاييس الأداء مثل Accuracy وF1-score، مع عرض النتائج باستخدام Visualization لتحليل العوامل الأكثر تأثيرًا على مستوى الطالب.

المشروع يوضح قدرتي على التعامل مع البيانات من مرحلة المعالجة وحتى بناء نموذج تنبؤي قابل للتطبيق العملي.