تحليل ومقارنة أداء خوارزميات التعلم الآلي (ML Model Comparison)

منذ 3 أسابيع

اطلب عمل مماثل

عرض العمل

الوصف

نبذة عن المشروع: يهدف هذا المشروع إلى تحليل مجموعة بيانات وبناء نماذج تنبؤية (Classification Models) للمفاضلة بين الخوارزميات المختلفة واختيار الأكثر دقة وكفاءة للتعامل مع البيانات.

الخطوات والتقنيات المستخدمة:

معالجة البيانات (Data Preprocessing): تنظيف البيانات وتجهيزها للتدريب.

تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction): استخدام تقنية PCA لتقليل تعقيد البيانات وتحسين سرعة المعالجة لبعض النماذج.

تحسين النماذج (Hyperparameter Tuning): استخدام Grid Search للبحث عن أفضل القيم للمتغيرات (Parameters) للحصول على أفضل أداء ممكن.

الخوارزميات المستخدمة: تم تدريب واختبار مجموعة متنوعة من الخوارزميات، منها:

Logistic Regression

Random Forest

K-Nearest Neighbors (KNN)

Support Vector Machines (SVM)

Decision Trees

التقييم والعرض (Evaluation & Visualization): مقارنة النتائج بناءً على دقة النموذج (Accuracy)، وتمثيل النتائج بيانيًا باستخدام مكتبة Seaborn لتسهيل اتخاذ القرار.


الأدوات: Python, Pandas, Scikit-Learn, Matplotlib, Seaborn

معالجة البيانات بايثون التعلم الآلي

التفاصيل

المشاهدات 0
المفضلة 0
القسم برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات - اخري

حساب المستخدم

Powered By Brmja Tech

All rights reserved © kaf 2026