بناء نموذج تنبؤي باستخدام Polynomial Regression لتمثيل العلاقات غير الخطية في البيانات

يهدف هذا المشروع إلى استكشاف كيفية نمذجة العلاقات غير الخطية في البيانات باستخدام خوارزمية Polynomial Regression، وهي إحدى تقنيات التعلم الخاضع للإشراف المستخدمة للتنبؤ بالقيم العددية.

في العديد من مجموعات البيانات الواقعية لا تكون العلاقة بين المتغيرات علاقة خطية بسيطة، لذلك قد تفشل نماذج الانحدار الخطي في تمثيل هذه الأنماط بشكل دقيق. في هذا المشروع تم استخدام Polynomial Regression لتحويل النموذج من خط مستقيم إلى منحنى قادر على تمثيل العلاقات المعقدة بين المتغيرات بشكل أفضل.

يتضمن المشروع عدة مراحل أساسية تبدأ بفهم البيانات وتحليلها، ثم تجهيزها للاستخدام في النموذج، وبعد ذلك إنشاء الخصائص متعددة الحدود (Polynomial Features) التي تسمح للنموذج بالتقاط الأنماط غير الخطية. بعد ذلك تم تدريب نموذج الانحدار وتقييم أدائه ومقارنة النتائج بصريًا باستخدام الرسوم البيانية.

يساعد هذا المشروع على توضيح الفرق بين الانحدار الخطي والانحدار متعدد الحدود، ويبين كيف يمكن استخدام التحويلات متعددة الحدود لزيادة قدرة النموذج على تمثيل العلاقات المنحنية داخل البيانات وتحسين دقة التنبؤ.