التنبؤ بنجاة ركاب سفينة تايتانيك

يهدف هذا المشروع إلى استخدام تقنيات تعلم الآلة لتحليل بيانات ركاب سفينة تايتانيك والتنبؤ بإمكانية نجاة الراكب من الحادث. يعتمد المشروع على دراسة مجموعة من العوامل مثل العمر، الجنس، درجة السفر، عدد أفراد العائلة على متن السفينة، وسعر التذكرة، وذلك لفهم العوامل التي كان لها تأثير على فرص النجاة.

يتضمن المشروع عدة مراحل أساسية، منها:

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): لفهم طبيعة البيانات واكتشاف العلاقات بين المتغيرات المختلفة.

تنظيف البيانات ومعالجتها: التعامل مع القيم المفقودة وتحويل البيانات الفئوية إلى بيانات رقمية مناسبة للنماذج.

اختيار الميزات المهمة (Feature Engineering): لتحسين أداء نموذج التنبؤ.

بناء نماذج تعلم الآلة: مثل Logistic Regression و Decision Tree و Random Forest للتنبؤ بما إذا كان الراكب قد نجا أم لا.

تقييم أداء النموذج: باستخدام مقاييس مثل Accuracy و Precision و Recall لضمان دقة النتائج.

الهدف من المشروع هو فهم العوامل المؤثرة في فرص النجاة وتطوير نموذج قادر على التنبؤ بنتائج مشابهة باستخدام البيانات التاريخية.