نموذج تنبؤ بالدرجات النهائية للطلاب باستخدام Linear Regression
تفاصيل العمل
تم تطوير نموذج تعلم آلي للتنبؤ بالدرجة النهائية للطلاب (G3) اعتمادًا على بيانات أكاديمية وسلوكية. شمل المشروع مراحل متكاملة: تحميل وتنظيف البيانات باستخدام Pandas تنفيذ Feature Engineering عبر إنشاء متغير جديد (متوسط G1 و G2) معالجة البيانات باستخدام: StandardScaler للخصائص العددية OneHotEncoder للخصائص الفئوية بناء Pipeline متكامل عبر ColumnTransformer تدريب نموذج Linear Regression تقييم الأداء باستخدام: R² Score RMSE عرض النتائج وتحليل الفروقات بين القيم الفعلية والمتوقعة الأدوات المستخدمة: Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn النتيجة: حقق النموذج دقة جيدة في التنبؤ مع تفسير واضح للعلاقات الخطية بين المتغيرات.
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
