تحليل البيانات وبناء نموذج Machine Learning للتنبؤ

في هذا المشروع قمت بتحليل مجموعة من البيانات وبناء نموذج Machine Learning بهدف اكتشاف الأنماط داخل البيانات والتنبؤ بالنتائج.

مر المشروع بعدة مراحل أساسية:

1- تنظيف ومعالجة البيانات

تم تنظيف البيانات وتصحيح أسماء الأعمدة والتعامل مع القيم غير الصحيحة لضمان جودة البيانات قبل التدريب.

2- التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)

تم إجراء تحليل استكشافي لفهم العلاقات بين المتغيرات واكتشاف الأنماط باستخدام تقنيات Data Visualization.

3- بناء نماذج Machine Learning

تم تدريب عدة نماذج تعلم آلي مثل:

KNN

Random Forest

Decision Tree

Linear Regression

وذلك بهدف مقارنة أداء النماذج واختيار النموذج الأفضل.

4- تقييم النموذج

تم تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس مختلفة مثل Confusion Matrix لفهم دقة التنبؤ.

كما تم حفظ النموذج النهائي لاستخدامه لاحقًا في التنبؤ على بيانات جديدة.

الهدف من المشروع هو تحويل البيانات الخام إلى نموذج قادر على تحليل البيانات والتنبؤ بالنتائج بشكل عملي.