classification

مشروع Machine Learning Classification يهدف إلى تصنيف البيانات إلى فئات محددة بناءً على مجموعة من الخصائص (Features).

المشروع يعتمد على خوارزميات تعلم آلي مختلفة لبناء نموذج قادر على التنبؤ بالفئة الصحيحة بدقة عالية.

مميزات المشروع (Key Features)

تنظيف البيانات (Data Cleaning)

تحليل استكشافي للبيانات (EDA)

معالجة القيم المفقودة والـ Outliers

Feature Engineering & Feature Selection

تطبيق أكثر من خوارزمية تصنيف (مثل Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, SVM)

مقارنة بين أداء النماذج المختلفة

تقييم الأداء باستخدام:

Accuracy

Precision

Recall

F1-Score

Confusion Matrix

طريقة التنفيذ (Implementation Process)

1️⃣ تحميل البيانات وفهمها

2️⃣ تنظيف البيانات ومعالجتها

3️⃣ إجراء تحليل استكشافي (EDA) باستخدام الرسوم البيانية

4️⃣ تقسيم البيانات إلى Training و Testing

5️⃣ تدريب عدة نماذج تصنيف

6️⃣ تقييم الأداء باستخدام Metrics مختلفة

7️⃣ اختيار أفضل نموذج بناءً على النتائج