تحليل بيانات Titanic وبناء نموذج للتنبؤ بالنجاة باستخدام Naïve Bayes

قمت بتنفيذ مشروع لتحليل بيانات الركاب في سفينة Titanic وبناء نموذج تعلم آلة للتنبؤ باحتمالية نجاة الركاب. بدأ المشروع بمرحلة تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة، ثم تحويل البيانات النصية إلى بيانات رقمية باستخدام تقنيات الترميز (Encoding).

بعد تجهيز البيانات، تم تقسيمها إلى بيانات تدريب واختبار، ثم تدريب عدة نماذج من خوارزمية Naïve Bayes وهي:

Gaussian Naïve Bayes

Multinomial Naïve Bayes

Bernoulli Naïve Bayes

تم تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس التقييم مثل Accuracy Score و Classification Report، بالإضافة إلى إنشاء Confusion Matrix لعرض نتائج التنبؤ بشكل بصري. كما تم مقارنة دقة النماذج المختلفة باستخدام رسم بياني لتحديد النموذج الأفضل أداءً.

يهدف المشروع إلى تطبيق تقنيات تحليل البيانات والتعلم الآلي على بيانات حقيقية واستخراج نتائج يمكن الاعتماد عليها في التنبؤ.

التقنيات المستخدمة

Python

Pandas

Seaborn

Scikit-learn

Machine Learning

Data Preprocessing

Data Visualization