1 ملف Jupyter Notebook (.ipynb)
1 ملف النموذج المدرب (.pkl)
1 ملف requirements.txt
1 ملف README.md
1 ملف البيانات المعالجة (cleaned_data.csv)
1 مجلد صور الرسومات (5 صور PNG)

- Accuracy Score Chart
- Confusion Matrix
- ROC Curve (للتصنيف)
- Feature Importance
- Loss Curve

- التصنيف: Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest
- التنبؤ: Linear Regression, Ridge, Lasso
- التجميع: K-Means, DBSCAN

نموذج AI مدرب وجاهز للاستخدام
Model files (.pkl, .h5, .pth)
أوزان النموذج المدرب

Jupyter Noteboook مع كل الخطوات
كود preprocessing البيانات
كود التدريب والاختبار
كود التنبؤ والاستخدام

دقة النموذج (Accuracy)
منحنى التعلم (Learning Curve)
Confusion Matrix
ROC Curve و AUC Score

شرح مفصل للنموذج
كيفية استخدامه
متطلبات التشغيل
أمثلة عملية

ملف requirements.txt
بيانات تجريبية للاختبار
نصائح لتحسين الأداء