التنبؤ بنجاة الركاب باستخدام تعلم الآلة – تحليل بيانات Titanic

في هذا المشروع قمت ببناء نموذج تعلم آلي للتنبؤ باحتمالية نجاة ركاب السفينة الشهيرة Titanic اعتمادًا على بياناتهم الديموغرافية والاجتماعية.

تم استخدام مجموعة بيانات Titanic المتوفرة في مكتبة Seaborn، والتي تحتوي على معلومات مثل:

العمر

الجنس

درجة السفر (Pclass)

عدد المرافقين

ميناء الصعود

الأجرة

? معالجة البيانات

قبل بناء النموذج، تم تنفيذ خطوات تجهيز دقيقة شملت:

معالجة القيم المفقودة

ترميز المتغيرات الفئوية

اختيار الخصائص الأكثر تأثيرًا

تقسيم البيانات إلى تدريب (80٪) واختبار (20٪)

? النماذج المستخدمة

تم تجربة عدة نماذج تصنيف، مع ضبط المعاملات للحصول على أفضل أداء.

? نتائج النموذج

حقق النموذج النتائج التالية على بيانات الاختبار:

Accuracy: 83%

Precision (للفئة الناجية): 76%

Recall (للفئة الناجية): 80%

F1-Score: 78%

كما بلغ المتوسط العام:

Macro Average F1-Score: 0.82

Weighted Average F1-Score: 0.83

? القيمة المضافة للمشروع

تنفيذ دورة تعلم آلي كاملة من التنظيف حتى التقييم

تحليل أداء النموذج باستخدام Classification Report

فهم تأثير الخصائص مثل الجنس ودرجة السفر على احتمالية النجاة

? الأدوات المستخدمة

Python

Pandas

NumPy

Scikit-learn

Seaborn

Matplotlib