تطبيق توقع الأمطار – توقع الطقس التفاعلي باستخدام Machine Learning 🌦️

أقدم مشروع توقع الأمطار في أستراليا باستخدام Machine Learning، يشمل جميع مراحل تحليل البيانات وبناء النموذج ونشر التطبيق بطريقة تفاعلية عبر Streamlit. الخدمة تشمل: تنظيف البيانات (Data Cleaning): معالجة القيم المفقودة والتعامل مع القيم الغريبة. تحضير البيانات (Preprocessing): الترميز (LabelEncoder) للمتغيرات الفئوية، وتطبيع الميزات العددية (StandardScaler). التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): لفهم توزيع البيانات والعلاقات بين المتغيرات. بناء وتدريب النموذج (Model Training): استخدام Random Forest Classifier للتنبؤ بدقة بما إذا كانت ستسقط أمطار غدًا. نشر النتائج (Deployment): إنشاء تطبيق تفاعلي على Streamlit يمكن للمستخدمين إدخال بيانات الطقس الحالية والحصول على التوقعات فورًا. تسليم الملفات: يشمل الكود الكامل، النموذج المدرب، أدوات الترميز والتطبيع، وتطبيق Streamlit. البيانات المستخدمة: WeatherAUS.csv – بيانات الطقس لأستراليا، مع 270,941 صف و69 عمودًا. الهدف (Target): RainTomorrow (نعم / لا)