Machine Learning Projrct

نظام تحليل البيانات وتجهيزها وتدريب نماذج Machine Learning

تطبيق Desktop تم تطويره باستخدام Python وPyQt5، ويهدف إلى توفير بيئة متكاملة لتحليل البيانات وتجهيزها قبل استخدامها في نماذج Machine Learning، مع إمكانية تدريب مجموعة من نماذج التصنيف ومراجعة نتائجها.

يتيح التطبيق للمستخدم رفع ملفات البيانات بصيغة CSV أو Excel، ثم استعراض البيانات وتحليلها بصريًا، وتنفيذ عمليات معالجة وتجهيز للبيانات، ثم استخدام البيانات في تدريب نماذج Machine Learning ومشاهدة نتائج التقييم.

أهم مميزات النظام:

استيراد ملفات البيانات بصيغ CSV وExcel.

عرض البيانات الأصلية في جدول تفاعلي ومراجعة محتوياتها قبل المعالجة.

تحليل البيانات باستخدام عدة أنواع من الرسوم البيانية، منها:

Line Plot.

Scatter Plot.

Box Plot.

اكتشاف Outliers وعرض البيانات التي تحتوي على قيم شاذة.

التعامل مع Missing Values وتنظيف البيانات منها.

تنفيذ Feature Encoding لتحويل البيانات الفئوية إلى صورة مناسبة لاستخدامها في نماذج Machine Learning.

تطبيق Feature Scaling باستخدام Standard Scaling لتجهيز الخصائص الرقمية.

عرض ومقارنة البيانات قبل وبعد عمليات المعالجة.

حفظ البيانات التي تمت معالجتها بصيغة CSV أو Excel مع الحفاظ على البيانات الأصلية دون تعديل.

اختيار الـTarget Column المستخدم في عملية التدريب.

تدريب عدة نماذج Machine Learning للتصنيف، وتشمل:

Logistic Regression.

Decision Tree.

K-Nearest Neighbors (KNN).

عرض نتائج النموذج بعد التدريب، بما في ذلك Accuracy وConfusion Matrix.

توفير واجهة رسومية منظمة تحتوي على أقسام منفصلة لتحميل البيانات، Visualization، Preprocessing، وتدريب النماذج.

استخدام Pandas وNumPy لمعالجة وتحليل البيانات، وMatplotlib لعرض الرسوم البيانية ونتائج التحليل.

تم تصميم المشروع ليجمع بين مراحل تحليل البيانات، وتنظيفها وتجهيزها، واستكشافها بصريًا، ثم استخدامها في تدريب نماذج Machine Learning، مما يوفر Workflow متكاملًا للتعامل مع البيانات من مرحلة الإدخال وحتى تقييم النموذج.