نظام توقع أسعار الرحلات ووقت السرج باستخدام تعلم الآلة
تفاصيل العمل
قمت ببناء نظام تعلم آلة متكامل لتوقع سعر كل رحلة Uber و Lyft وتحديد ما إذا كان هناك Surge Pricing أم لا، بالاعتماد على بيانات الرحلات والطقس. يشمل المشروع: تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة ربط بيانات الطقس بالرحلات على المستوى الزمني (Hourly Alignment) هندسة الميزات (Rush Hour – Weekend – Location Encoding) منع تسرب البيانات (Data Leakage) من surge_multiplier تدريب نماذج XGBoost للتوقع (Regression & Classification) تحسين أداء التصنيف عبر ضبط Threshold ومعالجة عدم توازن الفئات استخدام SHAP لتفسير قرارات النموذج نشر المشروع كتطبيق تفاعلي باستخدام Streamlit المشروع يمثل دورة كاملة لبناء نظام تعلم آلة من تحليل البيانات حتى النشر.
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
