Titanic Survival Prediction – ML Models with Python

استخدمت نفس بيانات Titanic لبناء نماذج تنبؤية وتصنيفية باستخدام Scikit-learn.

المهام التي أنجزتها:

تجهيز البيانات وإنشاء Dummy Variables (sex, embarked, who, age_group, fare_bin, family_cat)

تقسيم البيانات إلى Train/Test

بناء وتقييم عدة نماذج تصنيف:

Decision Tree → دقة النموذج (acc_DT)

Logistic Regression → دقة النموذج (acc_Log)

KNN → باستخدام GridSearchCV لاختيار أفضل k وmetric (acc_knn)

SVM → دقة النموذج (acc_SVM)

استخدام Scaling (RobustScaler) لضمان دقة النماذج

? تطبيق نماذج التعلم الآلي لتحليل احتمالية النجاة للركاب في بيانات Titanic، واستخلاص رؤى تساعد على فهم العوامل المؤثرة على النجاة وتقييم أداء النماذج المختلفة لاختيار الأنسب للتنبؤ بدقة.