XGBoost Hyperparameter Tuning using GridSearchCV

هذا الكود هو عملية "ضبط وتحسين" (Hyperparameter Tuning) لنموذج ذكاء اصطناعي من نوع XGBoost، وإليك وصفه والنتائج ببساطة:

أولاً: وصف الكود :

البحث عن أفضل "الإعدادات ": الكود يقوم بتجربة مجموعه كبيرة من الإعدادات المختلفة للموديل (مثل عمق الأشجار وسرعة التعلم) بشكل آلي باستخدام أداة تسمى GridSearchCV.

الهدف: إيجاد أفضل مجموعهمن هذه الإعدادات التي تعطي أعلى دقة ممكنة في التنبؤ، مع التأكد من استقرار الأداء عبر تقسيم البيانات لـ 5 أجزاء (Cross-Validation).

ثانياً: وصف النتائج :

دقة عامة (Accuracy): الموديل حقق دقة تقارب 80%، وهي نسبة جيدة جداً، تعني أن الموديل يتوقع النتيجة الصحيحة في 8 من كل 10 حالات.

قدرة التمييز (ROC AUC): وصلت النسبة لـ 85%، وهذا مؤشر ممتاز يثبت أن الموديل قوي جداً في التفرقة بين الفئات المختلفة (مثلاً: صالح للاستهلاك مقابل غير صالح).

تفاصيل التنبؤ:

الموديل متفوق جداً في التعرف على الفئة رقم (0) بدقة عالية.

الكود نجح في الوصول لأفضل نسخة ممكنة من الموديل، والنتائج تظهر نموذجاً مستقراً وذكياً بدرجة عالية من الدقة.