تصنيف البيانات وتوقع النتائج باستخدام تعلم الآلة (k-NN Algorithm).

أهلاً بك،بصفتي متخصصاً في علوم البيانات (Data Science) وتعلم الآلة (Machine Learning)، يسعدني تنفيذ مشروعك باستخدام خوارزمية k-Nearest Neighbors (k-NN) بأعلى معايير الدقة الإحصائية والبرمجية.خوارزمية k-NN بسيطة في المبدأ ولكنها تحتاج إلى "هندسة بيانات" دقيقة لتعطي نتائج صحيحة، وهذا ما سأقوم به في مشروعك من خلال الخطوات التالية:1. معالجة البيانات (Data Preprocessing):تنظيف البيانات من القيم المفقودة (Missing Values) والمتطرفة (Outliers).Feature Scaling: بما أن k-NN تعتمد على حساب المسافات، سأقوم بعمل Normalization أو Standardization للبيانات لضمان عدم طغيان متغير على آخر.2. اختيار الـ Hyperparameters:لن أختار قيمة $k$ عشوائياً، بل سأستخدم تقنية Cross-Validation لإيجاد القيمة الأمثلة التي تحقق أعلى دقة (Accuracy) وتتجنب الـ Overfitting.اختيار مقياس المسافة الأنسب (Euclidean, Manhattan, etc) حسب طبيعة بياناتك.3. تدريب واختبار النموذج:تقسيم البيانات إلى (Training & Testing sets) لضمان مصداقية النتائج.بناء النموذج باستخدام مكتبات احترافية مثل Scikit-learn في لغة Python.4. تقييم الأداء (Model Evaluation):تقديم تقرير شامل يحتوي على: Confusion Matrix، F1-Score، Precision، و Recall.تزويدك برسوم بيانية (Visualization) توضح توزيع البيانات وتصنيفها.لماذا تختارني؟كود نظيف، منظم، وموثق (Documented Code).شرح كامل لكل خطوة في التحليل لضمان فهمك للنتائج.مرونة في التعديل حتى الوصول للدقة المطلوبة.