نموذج تعلّم آلة يتنبأ بنوع الطقس (مطر، مشمس، غائم، ثلجي) باستخدام بيانات Weather Type Classification من Kaggle، مبني كخط عمل كامل من تحميل البيانات لحد واجهة تنبؤ بتدي توصية عملية.

▪ تحليل البيانات (EDA)
توزيعات وBoxplot وخريطة ارتباط لكشف القيم الشاذة وتوازن الفئات.

▪ تجهيز البيانات
ترميز المتغيرات النصية (الموسم، الموقع، غطاء السحب)، معالجة القيم الشاذة، توحيد المقاييس، وتقسيم تدريب/اختبار.

▪ بناء الموديل
Random Forest مع مقارنته بخوارزميات تانية وتحديد أهم العوامل المؤثرة.

▪ التقييم
Confusion Matrix وPrecision وRecall وF1 لكل نوع طقس، مش Accuracy بس.

▪ الواجهة التفاعلية
إدخال القيم والحصول فوراً على التنبؤ وتوصية زي "أمطار غزيرة، يُفضّل تأجيل الزراعة"، مع رسائل خطأ واضحة للقيم الناقصة أو غير المنطقية.

التقنيات: Python، Jupyter، pandas، numpy، scikit-learn، matplotlib، seaborn