إضافة خصائص جديدة للبيانات (Feature Engineering) لتحسين أداء النماذج

أقدم لك خدمة إضافة خصائص جديدة للبيانات (Feature Engineering) باستخدام Python لتحسين أداء نموذج التعلم الآلي. يتم إنشاء خصائص جديدة تتناسب مع الهدف لتحسين دقة النموذج، سواء في التصنيف أو التوقع. حجم العمل المقدم: الحد الأقصى: 5 أعمدة عدد الملفات: حتى 2 ملف CSV أو Excel عدد الأعمدة: حتى 5 أعمدة قابلة للتعديل أو استخراج الخصائص منها المميزات: تحليل البيانات: اكتشاف الأعمدة الأكثر تأثيرًا إنشاء خصائص جديدة: مثل Feature Scaling أو Polynomial Features تقنيات مثل One-Hot Encoding وLabel Encoding لتحويل النصوص إلى أرقام استخراج المتغيرات الجديدة: بناء متغيرات مشتقة من البيانات الأصلية تحسين أداء النموذج في التصنيف أو التوقع ما الذي سيستلمه المشتري: ملف CSV أو Excel يحتوي على البيانات الجديدة مع الخصائص المضافة كود Python يستخدم مكتبات Pandas وNumPy تقرير مختصر يوضح الخصائص المضافة والتعديلات على البيانات