logestic regression classification model

في هذا المشروع قمت بتطبيق نموذج Classification باستخدام خوارزمية Logistic Regression على بيانات ركاب سفينة Titanic. الهدف من النموذج هو توقّع ما إذا كان الراكب قد نجا أو لم ينجُ بناءً على مجموعة من الخصائص مثل العمر، الجنس، درجة التذكرة، وعدد المرافقين. بدأت أولًا بعمل تنظيف للبيانات من خلال معالجة القيم المفقودة والتأكد من جاهزية البيانات للتحليل. بعد ذلك قمت بعمل تحليل استكشافي (EDA) لفهم العلاقة بين كل متغير واحتمالية النجاة. ثم قمت بتقسيم البيانات إلى بيانات تدريب وبيانات اختبار لتقييم أداء النموذج. بعد تدريب نموذج Logistic Regression، قمت بقياس دقته باستخدام مقاييس مثل Accuracy و Confusion Matrix. أظهر النموذج قدرة جيدة على التنبؤ ببقاء الراكب من عدمه، مما يوضح فعالية استخدام Logistic Regression في مشاكل التصنيف الثنائية (Binary Classification). النموذج يساعد في فهم العوامل الأكثر تأثيرًا في النجاة مثل: الجنس (الإناث كانت لديهم فرصة نجاة أكبر) درجة التذكرة (الدرجة الأولى لديها فرصة نجاة أعلى) العمر هذا المشروع يوضح كيفية استخدام التعلم الآلي في تحليل البيانات واتخاذ قرارات مبنية على الإحصاء والاحتمالات.