titanic survival prediction

مشروع لبناء Pipeline كامل لتعلم الآلة لتوقع بقاء ركاب Titanic باستخدام بيانات جدولية منظمة.

خطوات المشروع:

1️⃣ معالجة البيانات:

التعامل مع القيم المفقودة (العمر، Fare، Embarked)

ترميز المتغيرات الفئوية (Sex، Embarked، Title)

إزالة الأعمدة غير المهمة (PassengerId، Ticket)

2️⃣ استخراج الميزات (Feature Engineering):

استخراج Title من الاسم

إنشاء ميزة FamilySize

معالجة معلومات الكابينة (Cabin)

3️⃣ تقييم النماذج:

استخدام Cross Validation بـ 15-Folds

مقارنة عدة خوارزميات تصنيف

أفضل نموذج:

Random Forest Classifier بدقة 80.81%

الأدوات المستخدمة:

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

أهم النتائج والتعلم:

بناء Pipeline كامل لتعلم الآلة

استخراج ميزات قوية من البيانات

تقييم النماذج بشكل متين باستخدام Cross-Validation

اختيار أفضل نموذج للتصنيف