تطبيق للتنبؤ بالسعرات الحرارية المحروقة

في هذا المشروع، قمت بتطوير نظام للتنبؤ بالسعرات الحرارية المحروقة (Calories Burnt Prediction) باستخدام تقنيات التعلم الآلي (Machine Learning). يهدف المشروع إلى بناء نموذج قادر على تقدير كمية الطاقة المستهلكة أثناء النشاط البدني بناءً على الخصائص الجسدية ونوع التمرين.

بدأت المشروع بمرحلة تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) لفهم العوامل الأكثر تأثيراً على حرق السعرات، حيث قمت بتحليل البيانات التي تشمل:

User_ID, Gender, Age, Height, Weight, Duration, Heart_Rate, Body_Temp.

وتضمن التحليل استخدام الرسوم البيانية لفهم التوزيعات والعلاقات مثل:

- تحليل العلاقة بين معدل ضربات القلب (Heart Rate) والسعرات المحروقة.

- دراسة تأثير مدة التمرين (Duration) على استهلاك الطاقة.

- Correlation Heatmap لتحديد الميزات الأكثر ارتباطاً بالهدف (Target).

بعد ذلك، انتقلت إلى مرحلة معالجة البيانات (Data Preprocessing) والتي شملت:

- دمج جداول البيانات (Merging Datasets) لربط معلومات المستخدمين ببيانات التمارين.

- تحويل المتغيرات الفئوية مثل الجنس (Gender) إلى قيم رقمية.

- فحص ومعالجة القيم المفقودة لضمان جودة النموذج.

- تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار (Training and Test sets).

- استخدام StandardScaler لتوحيد مقاييس الميزات (Feature Scaling) لتحسين أداء الخوارزميات.

لتطوير النموذج، قمت بتجربة ومقارنة مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي القوية:

- Linear Regression

- Lasso & Ridge Regression

- Decision Tree Regressor

- Random Forest Regressor

- XGBoost Regressor (الذي أظهر أداءً متميزاً في هذا النوع من البيانات).

كما استخدمت تقنية البحث عن الشبكة (GridSearchCV) لضبط المعلمات (Hyperparameter Tuning) للوصول إلى أفضل دقة. تم تقييم النماذج بناءً على مقاييس الأداء:

- R2 Score (معامل التحديد).

- MAE (متوسط الخطأ المطلق).

- RMSE (جذر متوسط مربعات الخطأ).

في النهاية، تم حفظ النموذج النهائي والمقياس (Scaler) باستخدام مكتبة Joblib لضمان سهولة استدعاء النموذج واستخدامه في تطبيقات اللياقة البدنية أو الأجهزة القابلة للارتداء.

التقنيات المستخدمة:

- Python

- Pandas & NumPy

- Scikit-learn

- XGBoost

- Matplotlib & Seaborn

ناتج المشروع:

بناء نموذج تعلم آلي دقيق للغاية يساعد المستخدمين والرياضيين في تتبع وحساب السعرات الحرارية المحروقة بناءً على بياناتهم الشخصية ومجهودهم البدني، مما يدعم أهداف الصحة واللياقة البدنية.