تحضير البيانات وهندسة الميزات لنماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام Sklearn

الوصف

تحضير البيانات وهندسة الميزات لنماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام Sklearn جودة نموذج الذكاء الاصطناعي تعتمد بالكامل على جودة البيانات المُدخلة إليه. سأقوم بتحضير بياناتك بشكل احترافي ببناء Pipeline متكامل باستخدام Scikit-learn يشمل التشفير والتطبيع واختيار الميزات الأكثر تأثيراً لضمان أفضل أداء لنموذجك. الخدمة تشمل: ✓ تشفير المتغيرات الفئوية (Label Encoding / One-Hot Encoding) ✓ تطبيع وتوحيد البيانات الرقمية (StandardScaler / MinMaxScaler) ✓ اختيار أهم الميزات وترتيبها بالأهمية (Feature Importance) ✓ معالجة القيم المفقودة (SimpleImputer / KNNImputer) ✓ بناء Sklearn Pipeline كامل وجاهز للاستخدام المباشر ✓ تقرير يوضح تأثير كل ميزة على النموذج ما تحتاج أن ترسله: - ملف البيانات (CSV أو Excel) - المتغير الهدف (Target Column) - نوع النموذج الذي ستستخدمه لاحقاً (تصنيف / تنبؤ / تجميع)