لقد قمت تنفيذ مشروع باستخدام خوارزمية k-Nearest Neighbors (k-NN) بأعلى معايير الدقة الإحصائية والبرمجية.خوارزمية k-NN بسيطة في المبدأ ولكنها تحتاج إلى "هندسة بيانات" دقيقة لتعطي نتائج صحيحة، وهذا ما سأقوم به في مشروعك من خلال الخطوات التالية:معالجة البيانات (Data Preprocessing),تنظيف البيانات من القيم المفقودة (Missing Values) والمتطرفة (Outliers).Feature Scaling: بما أن k-NN تعتمد على حساب المسافات، سأقوم بعمل Normalization, Standardization للبيانات ,اختيارالـHyperparameters:لن أختار قيمة $k$ عشوائياً، بل سأستخدم تقنية Cross-Validation لإيجاد القيمة الأمثلة التي تحقق أعلى دقة (Accuracy) وتتجنب الـ Overfitting.اختيارمقياس المسافةالأنسب حسب طبيعة بياناتك.3. تدريب واختبار النموذج:تقسيم البيانات إلى (Training & Testing sets) لضمان مصداقية النتائج.بناء النموذج باستخدام مكتبات احترافية مثل Scikit-learn في لغة Python. تقييم الأداء (Model Evaluation):تقديم تقرير شامل يحتوي على: Confusion Matrix، F1-Score، Precision، و Recall.تزويدك برسوم بيانية (Visualization) توضح توزيع البيانات وتصنيفها