المشروع ده بيركز على التنبؤ بحالة القرض (Loan Status) باستخدام Classification Algorithms، اعتمادًا على بيانات العملاء زي الدخل، العمر، ونوع السكن.
الهدف الأساسي هو بناء Classification Model دقيق يحدد إذا كان القرض آمن أو فيه مخاطرة، من خلال مقارنة عدة نماذج واختيار الأفضل.
Data Cleaning & Preparation
فحص ومعالجة القيم المفقودة (Missing Values)
إزالة البيانات المكررة (Duplicates)
التعامل مع القيم الشاذة (Outliers) خاصة في العمر والدخل
تحويل المتغيرات الفئوية (Categorical Encoding)
معالجة skewness لتحسين أداء الموديل
Modeling
تم تجربة عدة نماذج مثل:
Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, KNN, SVM, Naive Bayes
Evaluation & Analysis
تقييم النماذج باستخدام metrics مناسبة
دراسة Overfitting vs Generalization
اختيار أفضل model
Outcome
تم اختيار أفضل نموذج بناءً على الأداء، مما ساعد في تحقيق Predictions دقيقة وموثوقة لحالة القرض (loan_status)، مع عرض النتائج عبر واجهة بسيطة (UI