cover_type forest classifier

يهدف مشروع "مصنف غطاء الغابات" (CoverType Forest Classifier) إلى التنبؤ بنوع الغطاء النباتي للأراضي الحرجية بناءً على المتغيرات الكارتوغرافية والجغرافية. يعتمد المشروع على مجموعة بيانات ضخمة تحتوي على أكثر من نصف مليون ملاحظة جيولوجية موزعة على 55 عموداً من البيانات. تشمل الميزات المستخدمة في التنبؤ قياسات طبوغرافية دقيقة مثل الارتفاع، والزاوية، والميل، والمسافات الرأسية والأفقية للموارد المائية. كما يتضمن التحليل بيانات ثنائية حول المناطق البرية وأربعين نوعاً مختلفاً من التربة لتحديد خصائص البيئة المحيطة بدقة. تبدأ دورة عمل المشروع بمرحلة استكشاف شاملة للبيانات باستخدام مكتبات (Pandas) و(NumPy) لفهم التوزيعات الإحصائية. يتم توظيف أدوات التصور البياني مثل (Matplotlib) و(Seaborn) و(Plotly) لرسم خرائط العلاقات والارتباطات بين المتغيرات المختلفة. تتضمن مرحلة معالجة البيانات (Preprocessing) تقنيات متقدمة لتحجيم القيم العددية وضمان اتساقها باستخدام (StandardScaler) و(RobustScaler). كما تم تطبيق أساليب اختيار الميزات عبر حساب "المعلومات المتبادلة" (Mutual Information) لتحديد أهم العوامل المؤثرة في عملية التصنيف. يعتمد النظام البرمجي في جوهره على خوارزميات التعلم الجماعي القوية، وتحديداً (RandomForestClassifier) و(XGBoost). تم اختيار هذه النماذج لقدرتها العالية على التعامل مع البيانات المعقدة وعالية الأبعاد مع الحفاظ على دقة تنبؤ مرتفعة. لتحقيق أفضل النتائج، تم تحسين المعلمات الفائقة (Hyperparameters) للنماذج باستخدام تقنيات البحث الشبكي (GridSearchCV) والبحث العشوائي. يتم تقييم أداء النموذج عبر اختبارات التحقق المتقاطع (Cross-validation) لضمان موثوقية النتائج وعدم حدوث انحياز. كما تم استخراج تقارير التصنيف ومصفوفة الارتباك (Confusion Matrix) لتوضيح دقة النموذج في تمييز كل نوع من أنواع الغطاء النباتي. يمثل هذا المشروع نموذجاً متكاملاً لعلوم البيانات البيئية، حيث ينتقل من معالجة البيانات الخام وصولاً إلى بناء مصنف تنبؤي قوي وقابل للاعتماد.