مشروع تعلّم آلة (Machine Learning) بيتنبأ بمقاس التيشيرت المناسب (M / L) بناءً على الطول والوزن، باستخدام خوارزمية K-Nearest Neighbors.

خطوات المشروع:
• استكشاف البيانات وتحليلها بالرسوم البيانية (Histograms، Box Plots، Scatter Plot)
• تقسيم البيانات لتدريب واختبار مع الحفاظ على توزيع المقاسات (Stratified Split)
• توحيد المقاييس (Standard Scaling)
• معالجة عدم توازن الفئات بتقنية SMOTE على بيانات التدريب فقط لتجنب تسريب البيانات
• تدريب نموذج K-NN وتقييمه (Accuracy و Confusion Matrix)
• رسم حدود القرار (Decision Boundary) لتوضيح طريقة تصنيف النموذج
• التنبؤ بمقاس عميل جديد من طوله ووزنه

الأدوات المستخدمة: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Imbalanced-learn, Matplotlib

يصلح لـ: المتاجر الإلكترونية ومصانع الملابس لتوصية المقاس تلقائياً.

أقدر أنفذلك مشروع مشابه: تصنيف، تنبؤ، تحليل بيانات، وتنظيف وتجهيز الداتا.