بناء نموذج تنبؤ رقمي باستخدام Machine Learning

الوصف

في هذا المشروع سأقوم بتنفيذ نموذج Machine Learning بنظام الانحدار (Regression) للتنبؤ بقيمة رقمية اعتمادًا على مجموعة من المتغيرات المدخلة.

يبدأ العمل بتحليل البيانات الاستكشافي (EDA) لفهم العلاقات بين المتغيرات واكتشاف القيم المفقودة والقيم الشاذة (Outliers). بعد ذلك يتم تنظيف البيانات ومعالجتها، وتحجيم المتغيرات عند الحاجة، واختيار الخصائص الأكثر تأثيرًا على المتغير الهدف.

سيتم بناء وتجربة عدة نماذج انحدار مع تطبيق Cross Validation و Hyperparameter Tuning لتحسين أداء النموذج وضمان قدرته على التعميم.

سأقوم بإستخدام نموذجين والمقارنه بينهم وسأختار لك النموذج المناسب النهائي.

سيتم تقييم النماذج باستخدام مقاييس مناسبة مثل:
RMSE، MAE و R² Score
واختيار النموذج النهائي بناءً على أقل خطأ وأفضل استقرار في النتائج.

بعض المميزات التي ستحصل عليها:
الدقه والاحترافيه
فهم شامل للبيانات
توضيح النتائج بشكل مبسط
المنتج النهائي ذات دقه عاليه ويحتوي علي رسومات بيانيه تساعد علي التحليل البصر بشكل احترافي ومتناسق.

سيتم تسليم العميل ملف العمل jupyter notebook والتي تحتوي علي اكتر من ٣ رسومات بناء علي معالجتي للبيانات وتوضيحها.
البيانات المطلوبة بحد اقصي 10000 صف و 15 عمود بصيغة Excel / CSV
النتيجة: نموذجًا قادرًا على تقديم تنبؤات دقيقة وقابلًا للاستخدام في تطبيقات عملية حقيقية، مع كود منظم وقابل للتطوير.