نموذج تنبؤ بالناجين من تايتانيك: تحليل بيانات متقدم وهندسة ميزات لتحسين دقة التصنيف (~85%)

هذه قصتي مع مشروع تايتانيك، الذي أعتبره نافذتي لعالم علم البيانات (Data Science). هذا المشروع ليس مجرد كود، بل هو رحلة لاستخراج قصص مخفية من البيانات. كان الهدف بسيطاً: هل يمكننا التنبؤ بمن نجا من كارثة تايتانيك بدقة؟ والإجابة كانت نعم، بدقة وصلت إلى 84.92%! كيف حولت البيانات إلى تنبؤ دقيق؟ النموذج الذي بنيته (وهو نموذج تصنيفي (Classification Model) متقدم)، أثبت أن النجاة لم تكن حظاً عشوائياً، بل كانت مرتبطة بقوة بالقواعد الاجتماعية (النساء والأطفال أولاً) والوضع الاجتماعي للراكب. كانت بصمتي الحقيقية في خطوة هندسة الميزات (Feature Engineering): •اختراع ميزات جديدة: لم أكتفِ بالبيانات الأولية. قمت بإنشاء ميزات جديدة ذات قوة خارقة في التنبؤ، مثل: استخلاص اللقب (Title Feature). هذه الميزة تحديداً فاقت في أهميتها متغيري العمر والجنس مجتمعين في التنبؤ! •فهم ديناميكية العائلة: أنشأت متغير حجم العائلة (FamilySize)، والذي كشف سر أن العائلات الصغيرة (2-4 أفراد) كانت الأكثر حظاً في النجاة. ماذا يعني هذا العمل بالنسبة لمشروعك؟ أنا هنا لأجعل بياناتك تتحدث. هذا المشروع دليل على إتقاني الكامل لـ: •تنظيف البيانات (Data Cleaning): التعامل الذكي والاحترافي مع البيانات المفقودة والمعقدة (باستخدام مكتبات Python مثل Pandas و NumPy). •بناء نماذج قوية: تدريب وتقييم نماذج التعلم الآلي (Machine Learning) عالية الأداء (مثل LightGBM)، لضمان أن نتائجك ليست مجرد تخمين، بل تحليل عميق وموثوق. •التحويل والابتكار: قدرتي على تصميم ميزات مبتكرة لزيادة كفاءة النماذج التنبؤية، وهو ما يرفع من جودة أي مشروع Data Science. أنا جاهز لـ: •تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ. •تصميم ميزات تزيد من كفاءة النماذج التنبؤية. •تنفيذ مشاريع التعلم الآلي (ML) من الألف إلى الياء.