نموذج التنبؤ بحالة الطقس باستخدام خوارزميات تعلم الآلة

قمت بتنفيذ مشروع متكامل لتطوير نموذج يعتمد على تعلم الآلة للتنبؤ بحالة الطقس، اعتمادًا على بيانات مناخية تاريخية مثل: درجة الحرارة – نسبة الرطوبة – سرعة الرياح – الضغط الجوي – وساعات سطوع الشمس. مراحل تنفيذ العمل: جمع البيانات المناخية وتنظيفها وتجهيزها للتحليل. إجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لفهم العلاقات بين المتغيرات الجوية. اختيار الميزات (Features) الأكثر تأثيراً في التنبؤ. تجربة أكثر من نموذج تعلم آلة، مثل: Linear Regression Random Forest Gradient Boosting Decision Tree تحسين أداء النموذج للوصول إلى أعلى دقة ممكنة باستخدام GridSearchCV. تقييم النموذج باستخدام مؤشرات: R² Score Mean Absolute Error (MAE) Root Mean Squared Error (RMSE) إعداد تقرير شامل مع كود واضح ومنظم، مع إمكانية استخدام النموذج لاحقاً عبر ملف جاهز للاستدعاء. نتائج المشروع: تم بناء نموذج قادر على التنبؤ بدرجات الحرارة وحالة الطقس العامة بدقة عالية، مما يساعد على تحسين اتخاذ القرارات المتعلقة بالملاحة أو الأنشطة اليومية أو التطبيقات الخاصة بالمناخ.