End-to-End Machine Learning Classification Model(Student Academic Performance Prediction Model)

مشروع متكامل في علم البيانات وتعلم الآلة يهدف إلى التنبؤ بنجاح الطالب أو عدمه (Student Pass/Fail Classification) استناداً إلى عدد ساعات الدراسة والعوامل التعليمية المرتبطة بها.

الخطوات والتنفيذ:

تحديد المشكلة والهدف: بناء نموذج تصنيف ذكي يتنبؤ بالنتيجة الأكاديمية (ناجح / غير ناجح) بناءً على مدة وساعات الاستذكار والبيانات المدخلة.

تنظيف وتجهيز البيانات (Data Preprocessing): معالجة البيانات، التعامل مع القيم المفقودة، وتحليل العلاقة بين ساعات الدراسة ومعدل النجاح (EDA).

بناء النماذج (Model Building): تطبيق خوارزمية شجرة القرار (Decision Tree Classifier) والشبكات العصبية الاصطناعية (MLPClassifier) لمقارنة النتائج.

التقييم والمقارنة (Model Evaluation): قياس أداء النماذج واختيار الأفضل باستخدام مقاييس Accuracy Score وClassification Report.