Pattern Recognition & Machine Learning Classification System

قمت بتطوير نظام تصنيف ذكي باستخدام تقنيات Machine Learning لتحليل البيانات ومقارنة أداء عدة خوارزميات مختلفة بهدف الوصول إلى أفضل نموذج تصنيف.

يعتمد المشروع على معالجة البيانات وتجهيزها وتدريب عدة نماذج تعلم آلي ثم تقييمها باستخدام مؤشرات الأداء المختلفة مثل Accuracy و Confusion Matrix وتحليل أهمية الخصائص (Feature Importance).

مميزات المشروع:

• معالجة وتنظيف البيانات (Data Preprocessing).

• تدريب واختبار عدة نماذج Machine Learning.

• مقارنة أداء الخوارزميات المختلفة.

• تحليل النتائج باستخدام Confusion Matrix.

• حساب مؤشرات الأداء والدقة.

• تحليل أهمية الخصائص المؤثرة في التنبؤ.

• عرض النتائج باستخدام الرسوم البيانية والتقارير الإحصائية.

الخوارزميات المستخدمة:

• Logistic Regression

• Support Vector Machine (SVM)

• Decision Tree

• Random Forest

• K-Nearest Neighbors (KNN)

التقنيات المستخدمة:

Python, Scikit-Learn, Pandas, NumPy, Matplotlib, Machine Learning, Data Analysis.