تصنيف جودة الهواء باستخدام Machine Learning وPython

مشروع لتصنيف جودة الهواء باستخدام تقنيات Machine Learning وPython، بالاعتماد على بيانات حقيقية تحتوي على مجموعة من مؤشرات تلوث الهواء والظروف الجوية.

بدأت بتجهيز وتنظيف البيانات من خلال معالجة القيم المفقودة والقيم غير الصحيحة، ثم إجراء Exploratory Data Analysis لاكتشاف الأنماط والعلاقات بين المتغيرات.

بعد ذلك تم تطبيق Data Preprocessing وFeature Engineering، وإنشاء تصنيف لمستوى جودة الهواء إلى ثلاث فئات: Healthy، Not Healthy، وToxic.

تم تدريب وتجربة مجموعة من نماذج Machine Learning، من بينها Logistic Regression وRandom Forest وBoosting، مع معالجة مشكلة عدم توازن الفئات باستخدام SMOTE.

وأخيرًا تمت مقارنة أداء النماذج باستخدام Accuracy وPrecision وRecall وF1-score، وتحليل النتائج لاختيار النموذج والإعدادات المناسبة للمشكلة.