Regression-Project

? نوع العمل (Type of Work)

مشروع Machine Learning Regression يهدف إلى التنبؤ بقيم عددية مستمرة (Continuous Values) بناءً على مجموعة من المتغيرات المدخلة (Features).

المشروع يعتمد على بناء ومقارنة عدة نماذج انحدار لاختيار النموذج الأكثر دقة وكفاءة.

? مميزات المشروع (Key Features)

✔️ تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة

✔️ تحليل استكشافي للبيانات (EDA)

✔️ معالجة الـ Outliers

✔️ Feature Engineering & Feature Selection

✔️ تطبيق عدة نماذج انحدار مثل:

Linear Regression

Decision Tree Regressor

Random Forest Regressor

XGBoost Regressor

✔️ مقارنة أداء النماذج المختلفة

✔️ تقييم الأداء باستخدام:

MAE (Mean Absolute Error)

MSE (Mean Squared Error)

RMSE

R² Score

? طريقة التنفيذ (Implementation Process)

1️⃣ تحميل البيانات وفهم طبيعتها

2️⃣ تنظيف البيانات ومعالجتها

3️⃣ إجراء تحليل استكشافي (EDA) باستخدام الرسوم البيانية

4️⃣ تجهيز البيانات (Scaling / Encoding عند الحاجة)

5️⃣ تقسيم البيانات إلى Training و Testing

6️⃣ تدريب عدة نماذج Regression

7️⃣ تقييم النتائج باستخدام Metrics مختلفة

8️⃣ مقارنة الأداء واختيار أفضل نموذج

? الهدف من المشروع

بناء نموذج انحدار قادر على التنبؤ بدقة عالية بالقيم العددية مع تحقيق أفضل توازن بين الدقة والتعميم (Generalization).