تحليل وتصنيف بيانات المشروم باستخدام Machine Learning (Python)

في هذا المشروع قمت بالعمل على مجموعة بيانات خاصة بالمشروم بهدف التنبؤ بما إذا كان المشروم صالحًا للأكل أو سامًا باستخدام تقنيات تحليل البيانات وتعلّم الآلة. بدأت بتنظيف البيانات وتجهيزها من الصفر، حيث تم دمج الملفات، إعادة تسمية الأعمدة، معالجة القيم المفقودة، إزالة التكرارات، وتحويل البيانات الفئوية إلى قيم رقمية مناسبة للنماذج. بعد ذلك قمت بإجراء تحليل استكشافي شامل (EDA) لفهم العلاقات بين الخصائص المختلفة باستخدام الرسوم البيانية مثل histograms، scatter plots، و count plots. تم تدريب أكثر من نموذج Machine Learning مثل Logistic Regression و K-Nearest Neighbors (KNN) مع تطبيق Standard Scaling لتحسين الأداء. في النهاية قمت بتقييم النماذج باستخدام Confusion Matrix، Accuracy، و Classification Report وحققت نتائج جيدة في التصنيف. يركز هذا المشروع على إبراز قدرتي على التعامل مع البيانات الواقعية، فهمها، تحليلها، وبناء نموذج تنبؤي منظم وقابل للتطوير.