نظام تنبؤي لتصنيف سلوك مستخدمي الهواتف باستخدام Python و Random Forest

منذ 5 أشهر

عرض العمل

الوصف

في هذا الجزء من المشروع، قمت بالتركيز على الجانب التحليلي والتنبؤي باستخدام لغة Python لمعالجة وفهم محركات سلوك المستخدمين.

المهام التقنية التي قمت بتنفيذها:
1.معالجة البيانات (Data Preprocessing): تنظيف البيانات ومعالجتها باستخدام مكتبة Pandas و NumPy لضمان دقة النموذج.
2.بناء النموذج التنبؤي: تطوير نموذج تعلم آلة باستخدام خوارزمية Random Forest Classifier لتصنيف المستخدمين حسب درجات الخطورة والاستخدام.
3.دقة النموذج: حقق النموذج دقة عالية تصل إلى 99.2% (Data Quality Score)، مما يضمن موثوقية النتائج.
4.هندسة الميزات (Feature Engineering): تحديد أهم العوامل المؤثرة في استهلاك البطارية (Battery Drain) وأنماط الاستخدام (Usage Patterns) لربطها بالنتائج النهائية.
الأدوات المستخدمة: Python, Scikit-learn, Pandas, Matplotlib/Seaborn.


التفاصيل

المشاهدات 12
المفضلة 0
القسم أعمال و خدمات إستشارية و إدارية

حساب المستخدم

Powered By Mohamed A. Bahnsawy

All rights reserved © kaf 2026