معالجة البيانات وتقسيمها (70% تدريب – 15% تحقق – 15% اختبار)
Classification:
تنفيذ K-NN من الصفر (NumPy)
تطبيقه باستخدام Scikit-learn
تجربة قيم k مختلفة وتحليل الأداء (Overfitting / Underfitting)
Regression:
تنفيذ Linear, Ridge, Lasso من الصفر (Normal Equation + Gradient Descent)
إعادة التنفيذ باستخدام Scikit-learn
اختبار تأثير الـ Regularization
تقييم النماذج باستخدام Metrics:
Accuracy, Precision, Recall, F1-score, MSE, MAE + Confusion Matrix
رسم Graphs (Validation vs Parameters) وتحليل النتائج
