نموذج تعلم آلة للتنبؤ بنجاة ركاب Titanic باستخدام تحليل البيانات المتقدم

في هذا المشروع قمت ببناء نموذج تنبؤي باستخدام تقنيات تعلم الآلة لتحليل بيانات الركاب والتنبؤ بإمكانية النجاة بناءً على مجموعة من المتغيرات الديموغرافية والاجتماعية.

بدأت العمل بمرحلة تحليل استكشافي شامل للبيانات (EDA) لاكتشاف الأنماط والعلاقات المؤثرة، تلاها تنظيف البيانات ومعالجة القيم الناقصة لضمان جودة المدخلات. بعد ذلك قمت بتطبيق تقنيات هندسة الخصائص (Feature Engineering) لاستخلاص معلومات إضافية تعزز أداء النموذج.

تم اختبار عدة أساليب نمذجة واختيار خوارزمية Random Forest بعد تقييم الأداء باستخدام:

Accuracy

Confusion Matrix

Cross-Validation

الهدف من المشروع لم يكن فقط بناء نموذج بدقة عالية، بل فهم العوامل المؤثرة في اتخاذ القرار وتحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتفسير.

? الأدوات المستخدمة:

Python — Pandas — NumPy — Seaborn — Matplotlib — Scikit-learn

هذا المشروع يعكس قدرتي على تنفيذ دورة حياة مشروع تعلم الآلة بالكامل من تحليل البيانات وحتى التقييم النهائي للنموذج بطريقة احترافية ومنهجية.