توقع درجات الطلاب

Student Performance Prediction (Regression Project) Tools & Libraries: Python, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn ? Covered Topics Regression Supervised Learning Model Evaluation Metrics ?️ Dataset Student Performance Factors Dataset (Kaggle) يحتوي على بيانات متعلقة بساعات المذاكرة والعوامل المؤثرة على أداء الطلاب. ?️ Project Description (Mix عربي + English) قمت بتنفيذ Data Cleaning & Preprocessing باستخدام Pandas لمعالجة القيم المفقودة وتنظيم البيانات قبل مرحلة التدريب. أجريت Exploratory Data Analysis (EDA) مع Basic Data Visualization باستخدام Matplotlib لفهم العلاقة بين Study Hours و Exam Scores. قمت بتقسيم الداتا إلى Training & Testing Sets لضمان تقييم عادل لأداء الموديل. درّبت Linear Regression Model باستخدام Scikit-learn لتوقع Final Exam Score بناءً على عدد ساعات المذاكرة. نفّذت Model Evaluation باستخدام Metrics مثل: Mean Squared Error (MSE) R² Score عرضت نتائج النموذج عن طريق Visualizing Predictions vs Actual Values لتحليل دقة التوقع وأداء النموذج. ? Outcome بناء نموذج بسيط وقابل للتفسير (Interpretable Model) فهم عملي لكيفية الانتقال من Raw Dataset → Clean Data → Trained ML Model → Evaluation