تطوير نموذج تنبؤي باستخدام Boosting (XGBoost وGradient Boosting) لتحليل البيانات بدقة عالية

هذا العمل عبارة عن تطوير نموذج تنبؤي باستخدام تقنيات تعلم الآلة (Machine Learning) بهدف التنبؤ بمتوسط العمر المتوقع (Life Expectancy) اعتمادًا على مجموعة من المؤشرات الصحية والاقتصادية. تم تنفيذ المشروع باستخدام خوارزميات Boosting المتقدمة، وتشمل: AdaBoost Gradient Boosting XGBoost حيث تم تدريب كل نموذج وتقييمه باستخدام مقاييس دقيقة مثل RMSE و R²، ثم إجراء مقارنة لاختيار النموذج الأفضل من حيث الأداء والدقة. مميزات العمل: -معالجة شاملة للبيانات (تنظيف، التعامل مع القيم الشاذة Outliers، وتحسين جودة البيانات) -استخدام تقنيات حديثة لرفع دقة النماذج -مقارنة احترافية بين أكثر من نموذج لاختيار الأفضل -تحليل أهمية المتغيرات (Feature Importance) لفهم تأثير كل عامل -كود منظم وقابل لإعادة الاستخدام طريقة التنفيذ: تم تجهيز البيانات أولًا من خلال إزالة الأعمدة غير المهمة وتحسين جودة البيانات، ثم تقسيمها إلى بيانات تدريب واختبار. بعد ذلك تم تدريب عدة نماذج Boosting على نفس البيانات لضمان مقارنة عادلة، ثم تقييم الأداء باستخدام مقاييس دقيقة، وأخيرًا اختيار النموذج الأفضل بناءً على النتائج.