التنبؤ بالموافقة على القروض باستخدام Python وMachine Learning

قمت بتنفيذ مشروع لتحليل بيانات السيارات والتنبؤ بأسعارها باستخدام لغة Python وتقنيات تعلم الآلة (Machine Learning).

يتضمن المشروع:

- تحليل بيانات السيارات وفهم الخصائص المؤثرة على أسعارها.

- تنظيف البيانات وتجهيزها قبل التدريب.

- استخدام مكتبات Python لتحليل البيانات ومعالجتها.

- بناء نموذج Machine Learning للتنبؤ بأسعار السيارات بناءً على خصائصها.

قمت بتنفيذ مشروع Machine Learning للتنبؤ بإمكانية الموافقة على طلبات القروض بناءً على بيانات المتقدمين وخصائصهم المختلفة.

يتضمن المشروع:

- استكشاف البيانات وتحليلها (Exploratory Data Analysis).

- تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة.

- تجهيز البيانات لتناسب نموذج تعلم الآلة.

- تدريب نموذج Classification للتنبؤ بالموافقة على طلب القرض أو رفضه.

- تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس التقييم المناسبة.

الأدوات المستخدمة: Python، Pandas، NumPy، Scikit-learn، Matplotlib وSeaborn (حسب المكتبات المستخدمة فعليًا).

يهدف المشروع إلى توضيح كيفية استخدام تعلم الآلة في تحليل بيانات طلبات القروض والتنبؤ بقرارات الموافقة عليها