مشروع علمي متقدم يعتمد على تعلم الآلة للتنبؤ بقطر الكويكبات (Asteroid Diameter) بناءً على خصائصها الفيزيائية والمدارية. يعتبر هذا النوع من المشاريع حيوياً في علوم الفضاء لتقدير حجم الأجرام السماوية التي قد تشكل خطراً أو فرصاً للاكتشاف العلمي، خاصة عندما تكون القياسات المباشرة صعبة المنال.المميزات التقنية والقيمة المضافة:إدارة البيانات الضخمة (Big Data Handling): التعامل مع مجموعة بيانات ضخمة تحتوي على أكثر من 800,000 سجل، مما تطلب كفاءة عالية في معالجة البيانات وتنظيفها.تحليل الميزات المدارية (Orbital Features): معالجة متغيرات معقدة مثل (المحور شبه الرئيسي، الانحراف المداري، الزاوية، والقدر المطلق "H") وفهم تأثيرها الفيزيائي على حجم الكويكب.معالجة البيانات المفقودة (Handling Nulls): نظراً لطبيعة البيانات العلمية، تم استخدام استراتيجيات دقيقة للتعامل مع القيم المفقودة لضمان عدم انحياز النموذج.هندسة الميزات (Feature Engineering): اختيار الميزات الأكثر ارتباطاً بالقطر (مثل القدر المطلق والبياض "Albedo") لرفع دقة التنبؤ.النماذج والتقنيات المستخدمة:نماذج التنبؤ الرقمي (Regression Models): تم اختبار وتدريب نماذج قوية مثل:XGBoost & LightGBM: للتعامل مع البيانات الضخمة بفعالية وسرعة.Random Forest Regressor: لضمان استقرار التوقعات.التقييم العلمي: تم استخدام مقاييس دقيقة مثل $R^2$ Score و Root Mean Squared Error (RMSE) للتأكد من أن الخطأ في تقدير القطر في حده الأدنى.الأدوات المستخدمة:اللغة: Python.المكتبات: Pandas, NumPy, Scikit-learn.الخوارزميات المتقدمة: XGBoost, LightGBM (المعروفة بقدرتها الفائقة في التعامل مع الجداول الضخمة).
