Exploratory Data Analysis (EDA) شامل مع رسوم بيانية واضحة
تنظيف البيانات و Feature Engineering إذا لزم الأمر
بناء وتدريب عدة نماذج Machine Learning (Linear Regression, Random Forest, XGBoost, Neural Networks ... إلخ)
تقييم النماذج باستخدام المقاييس المناسبة (R², MAE, RMSE, Accuracy, F1-Score, Confusion Matrix ... إلخ)
مقارنة بين النماذج واختيار أفضل نموذج
تقرير PDF احترافي يحتوي على:
تحليل البيانات
الرسوم البيانية (Distribution, Correlation, Feature Importance ...)
نتائج النموذج وتقييمه
تفسير النتائج والتوصيات للتحسين

كود Python نظيف وقابل للتطوير (Jupyter Notebook)
شرح واضح للنتائج وكيفية استخدام النموذج

سأقوم ببناء نموذج Machine Learning بسيط واحترافي حسب طلبك مع التركيز على Linear Regression أو نموذج أساسي مناسب للمشكلة.

بناء وتدريب نموذج واحد فقط (مثل Linear Regression أو Decision Tree أو Random Forest بسيط).
دعم حتى 500 صف (row) كحد أقصى في ملف البيانات.
Exploratory Data Analysis (EDA) أساسي: توزيع المتغيرات + Correlation Heatmap + أهم الرسوم البيانية.
تقييم النموذج باستخدام المقاييس الرئيسية (R² - MAE - MSE - RMSE ...).
تقرير PDF احترافي مكون من 3 إلى 4 صفحات فقط، يحتوي على:
صفحة الغلاف والمعلومات الأساسية
تحليل البيانات (EDA)
نتائج النموذج (Predictions vs Actual + Residuals)
جدول التقييم + الملخص الرئيسي

تسليم كود Python واحد (Jupyter Notebook نظيف + ملف .py).
مراجعة واحدة (One Revision) فقط بعد التسليم.