تنظيف ومعالجة لمجموعة بيانات (Dataset.
معالجة القيم المفقودة (Null Values) وتصحيح أنواع البيانات.
تسليم الكود في ملف Jupyter Notebook (ipynb) منظم مع تعليقات تشرح كل خطوة.
أستخدم أقوى المكتبات البرمجية لضمان معالجة سريعة وكفاءة عالية في التعامل مع البيانات الضخمة والمعقدة.
الوصف: ألتزم بكتابة كود منظم مع تعليقات توضيحية، مما يسهل عليك فهم المنطق البرمجي وتطوير المشروع مستقبلاً بسهولة.
أقوم بتحليل بياناتك لاختيار الخوارزمية الأنسب (مثل XGBoost أو SVM) لضمان تحقيق أفضل نتائج تنبؤية ممكنة.
أطبق تقنيات التحقق المتقاطع لضمان استقرار النموذج وتجنب الأخطاء، مما يضمن نتائج حقيقية عند تجربة بيانات جديدة.
* ملف الكود (Jupyter Notebook أو Python Script) مع شرح طريقة التشغيل.
* النموذج المدرب (Model Weights).
* تقرير بسيط عن دقة النموذج (Accuracy/F1-Score).