بناء نماذج Machine learning مع تقارير ونتائج دقيقة

هل لديك بيانات وتريد الاستفادة منها بأقصى شكل ممكن؟ سأساعدك في بناء نموذج تعلم آلي (Machine Learning Model) باستخدام بياناتك، بدءًا من تنظيف البيانات وحتى تقييم النموذج، مع تقديم تقرير منظم يوضح النتائج خطوة بخطوة. الخدمة مناسبة للتطبيقات الأكاديمية، المشاريع العملية، أو أي استخدام يتطلب دقة ووضوح في التحليل مميزات الخدمة: تنظيف ومعالجة البيانات المفقودة أو الشاذة والتأكد من جاهزية البيانات (حتى 50,000 صف). اختيار المميزات (Features Selection) انتقاء الخصائص الأكثر تأثيرًا على النموذج بهدف تحسين الدقة وتجنب التعقيد الزائد. تجربة خوارزميات متعددة تجربة حتى 3 خوارزميات (مثل Logistic Regression، Random Forest، XGBoost) لاختيار الأفضل. معالجة مشكلة عدم التوازن أطبق تقنيات مثل SMOTE أو بدائل أخرى لموازنة البيانات وتحسين نتائج التوقعات. تقييم الأداء تسليم تقرير مختصر (Word أو PDF من 2–3 صفحات) يحتوي على Accuracy, Precision, Recall, F1-score, Classification Report. كود منظم ومشروح ملف Python واحد منظم ومرفق بالتعليقات لسهولة الفهم والتطوير لاحقًا. تحليل استكشافي للبيانات (EDA) رسوم بيانية وجداول أساسية لفهم طبيعة البيانات (حتى 8 رسوم بيانية)