مشروع Classification/Regression

تحليل بيانات لاعبي FIFA وتطبيق Machine Learning

مشروع متكامل لتحليل بيانات لاعبي FIFA واستخراج insights عن خصائص اللاعبين وأدائهم، مع استخدام تقنيات Machine Learning للتنبؤ بالقيمة السوقية للاعبين وتصنيفهم حسب مستوى الأداء.

ما تم تنفيذه:

- تنظيف وتجهيز البيانات ومعالجة القيم غير المناسبة.

-إجراء Exploratory Data Analysis (EDA)** واستخراج أهم الأنماط والعلاقات.

- تطبيق Feature Engineering وعمليات Preprocessing مناسبة للبيانات.

- بناء نماذج Regression للتنبؤ بالقيمة السوقية للاعبين.

-بناء نماذج Classification لتصنيف اللاعبين حسب مستوى الأداء.

- تجربة ومقارنة عدة خوارزميات Machine Learning.

-استخدام L1/L2 Regularization للحد من Overfitting.

- تحسين Hyperparameters باستخدام GridSearch.

-استخدام Stratified K-Fold Cross Validation لتقييم النماذج بشكل أكثر موثوقية.

- مقارنة أداء النماذج باستخدام المقاييس المناسبة واختيار النماذج الأفضل.

الأدوات والتقنيات:

Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Machine Learning