بناء نموذج تعلم آلي انحدار اوتصنيف باستخدام بايثون

أنا مهندسة حاسبات متخصصة في علوم البيانات وتعلم الآلة، أساعدك في تحويل بياناتك إلى نموذج ذكي قادر على التنبؤ واتخاذ القرار. 🔹 الخدمة تشمل بناء نموذج تعلم آلي واحد لنوع من المشكلات التالية: Classification (التصنيف) Regression (الانحدار) 🔹 متطلبات البيانات في هذه الخدمة الأساسية: - حجم البيانات حتى 10,000 صف - حتى 20 عمود (Feature) - نوع الملف: CSV أو Excel ما الذي سأقوم به؟ تحليل البيانات وفهم طبيعة المشكلة. تنظيف البيانات: - معالجة القيم المفقودة - التعامل مع القيم الشاذة - تصحيح البيانات غير الصحيحة تجهيز البيانات للتدريب: Encoding, Scaling, Feature Engineering اختيار الخوارزمية المناسبة ومقارنة عدة نماذج. تحسين أفضل نموذج باستخدام Hyperparameter Tuning. تقييم النموذج باستخدام المقاييس المناسبة مثل: - Accuracy - Precision - Recall - F1 Score - RMSE (في حالة الانحدار) الأدوات المستخدمة: Python Pandas Scikit-learn Matplotlib 🔹ما الذي ستحصل عليه؟ - Jupyter Notebook يحتوي على جميع خطوات العمل. - نموذج تعلم آلي مدرب وجاهز للاستخدام. - تقرير مختصر يوضح أداء النموذج والمقاييس المستخدمة. ملاحظة: إذا كان حجم البيانات أكبر أو عدد الأعمدة أكثر، يمكن طلب تطويرات إضافية.