تدريب بيانات حتى 5000 صف
اختيار الخوارزمية المناسبة حسب نوع البيانات
تدريب نموذج أو اثنين (مثل Random Forest / Logistic Regression)
تحسين أداء النموذج للوصول لأفضل دقة ممكنة
تقييم الأداء باستخدام Metrics واضحة: (Accuracy – Precision – Recall)
إنشاء Confusion Matrix لشرح النتائج
تسليم كود Python نظيف ومنظم

كود Python كامل
ملف النموذج المدرب
تقرير يوضح أداء النموذج والنتائج
Insights تساعدك على اتخاذ قرار

ملف النموذج المدرب جاهز للاستخدام
كود Python كامل
تقرير أداء النموذج (Accuracy + Confusion Matrix)
توصيات لتحسين الأداء