توقع نجاح طالب في الامتحان

تم تطوير نموذج تعلم آلي بسيط لتوقع ما إذا كان الطالب سينجح في الامتحان بناءً على عدد ساعات المذاكرة اليومية. يهدف المشروع إلى توضيح قدرة خوارزميات التصنيف على تحليل البيانات واتخاذ قرارات مبنية على أنماط واضحة.

نوع المشروع:

تصنيف ثنائي (Binary Classification) باستخدام Logistic Regression.

الخطوات المنفذة:

جمع البيانات: إنشاء Dataset يمثل عدد ساعات المذاكرة ونتيجة الامتحان (نجح/رسب).

تحليل البيانات الأولي: عرض البيانات بشكل جدول ورسوم بيانية لتوضيح العلاقة بين المذاكرة والنجاح.

معالجة البيانات (Data Preprocessing):

تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب واختبار.

مقياس البيانات Standardization لتحسين أداء النموذج.

تدريب النموذج: استخدام Logistic Regression لتعلم الأنماط بين عدد ساعات المذاكرة ونجاح الطالب.

تقييم النموذج:

حساب دقة النموذج (Accuracy).

عرض مصفوفة الالتباس (Confusion Matrix) وتقارير التصنيف (Classification Report).

عرض النتائج: رسم بياني يوضح التنبؤ مقابل النتائج الفعلية.

النتيجة:

نموذج قادر على التنبؤ بما إذا كان الطالب سينجح في الامتحان بناءً على عدد ساعات المذاكرة، مع دقة عالية وبطريقة سهلة الفهم. يوضح المشروع فهمك لمفاهيم التعلم الآلي، معالجة البيانات، وتصنيف البيانات.

مهارات موضحة في المشروع: