Titanic Survival Analysis

مشروع هندسي متكامل لتوقع نجاة الركاب بناءً على البيانات الديموغرافية والاجتماعية. ركزت في هذا المشروع على تطبيق دورة حياة مشاريع تعلم الآلة بشكل احترافي، بدءاً من تنظيف البيانات وحتى تحسين أداء النموذج. أهم النقاط التقنية التي نفذتها: هندسة الميزات (Feature Engineering): قمت باستخراج ميزات جديدة ومعالجة البيانات المفقودة (Imputation) بطرق إحصائية دقيقة لضمان جودة المدخلات. بناء خطوط المعالجة (Pipelines): استخدمت Scikit-learn Pipelines لجعل الكود منظماً وقابلاً لإعادة الاستخدام، مما يسهل عملية الانتقال من التجربة إلى الإنتاج. تحسين المعاملات (Hyperparameter Tuning): طبقت تقنية GridSearchCV للوصول إلى أفضل إعدادات لنموذج (Random Forest) لتحقيق أعلى دقة ممكنة. التحليل الاستكشافي (EDA): استخدام الرسوم البيانية لفهم العلاقة بين المتغيرات (مثل الجنس، العمر، والدرجة) واحتمالية النجاة.