ضبط Hyperparameters لموديل جاهز

الوصف

سأقوم بضبط Hyperparameters الخاصة بالموديل الخاص بك باستخدام أفضل الطرق المتبعة في علم تعلم الآلة، بهدف الوصول لأفضل أداء ممكن.

🔧 ماذا سأقدم لك:
- تحليل الموديل الحالي وفهم طريقة عمله
- تجربة أكثر من إعداد (Hyperparameters) للموديل

استخدام تقنيات مثل:
- Grid Search
- Random Search
- اختيار أفضل إعداد بناءً على نتائج التقييم
- تحسين دقة النموذج (Accuracy) أو باقي المقاييس
- مقارنة بين النتائج قبل وبعد التحسين
- تسليم كود منظم وواضح

📊 الخوارزميات التي أعمل عليها:
- Logistic Regression
- Decision Tree
- Random Forest
- KNN
- Support Vector Machine (SVM)

🎯 النتيجة:
- تحصل على موديل أكثر دقة واستقرارًا وجاهز للاستخدام أو التسليم في مشروعك.

📦 ماذا ستستلم:
- الكود بعد التعديل
- أفضل القيم (Hyperparameters) المستخدمة
- تقرير بسيط يوضح التحسين في الأداء