Gaza Hunger Prediction System

📋 نظرة عامة

تطبيق Streamlit احترافي وتفاعلي للتنبؤ بحدة الجوع في الأسر بغزة باستخدام تقنيات التعلم الآلي. يحلل هذا النظام المؤشرات الاجتماعية والاقتصادية، وأنماط النزوح، ومقاييس الأمن الغذائي لتقييم مدى تأثر الأسر.

✨ الميزات

1. نظرة عامة على البيانات 📊

استكشاف تفاعلي لمجموعة البيانات

ملخصات إحصائية (عددية وفئوية)

تصور توزيع المتغيرات المستهدفة

تحليل القيم المفقودة

أوصاف الميزات

2. معالجة البيانات المسبقة 🔧

ترميز تلقائي للتصنيفات للمتغيرات الفئوية

توسيع نطاق الميزات باستخدام StandardScaler

تقسيم قابل للتكوين لمجموعتي التدريب والاختبار

حالة المعالجة المسبقة في الوقت الفعلي

3. تدريب النموذج 🤖

ثلاث خوارزميات للتعلم الآلي:

الانحدار اللوجستي

الغابة العشوائية

التعزيز التدرجي

مقارنة تلقائية للنماذج

تصور مقاييس الأداء

4. أداء النموذج 📈

مقاييس دقة مفصلة (الدقة، الضبط، الاستدعاء، مقياس F1)

مصفوفة الارتباك التفاعلية

تقارير التصنيف

تحليل أهمية الميزات (للنماذج الشجرية)

بيانات أهمية الميزات قابلة للتنزيل

5. إجراء التنبؤات 🎯

نموذج إدخال سهل الاستخدام للأسر البيانات

تنبؤ فوري مع درجات احتمالية

تصنيف مستوى المخاطر (عالي/متوسط/منخفض)

نتائج مُرمّزة بالألوان مع مؤشرات مرئية

توصيات عملية مبنية على التنبؤ

6. تصدير النتائج 📥

تنزيل مجموعات البيانات المُعالجة (CSV)

تصدير تنبؤات النموذج مع التصنيفات الفعلية مقابل المُتوقعة

إنشاء تقارير أداء شاملة (TXT)

تصدير النماذج المُدرّبة (.pkl) للنشر