هل لديك بيانات وتريد استخدامها للتنبؤ أو تصنيف حالات جديدة، لكن لا تعرف كيف تحولها إلى نموذج Machine Learning؟

سأساعدك في تحويل بياناتك إلى نموذج تعلم آلي للتصنيف Classification باستخدام Python وScikit-learn، بدايةً من تجهيز البيانات وحتى تدريب النموذج وتقييم نتائجه.

أستخدم خوارزميات مناسبة لمشكلة التصنيف مثل:
Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, KNN وغيرها حسب طبيعة البيانات.

تشمل الخدمة:

تجهيز أساسي للبيانات للنموذج.
تقسيم البيانات إلى Training وTesting.
تدريب نموذج Classification واحد.
تقييم النموذج باستخدام Accuracy, Precision, Recall, F1-score وROC-AUC عند ملاءمته.
تسليم Jupyter Notebook منظم يحتوي على الكود والنتائج.

الخدمة مناسبة للبيانات الجاهزة بصيغة CSV أو Excel، مع هدف تصنيف واضح.

استخدام Python وScikit-learn في بناء النموذج.
اختيار نموذج مناسب لطبيعة مشكلة التصنيف.
كود منظم وواضح.
تقييم النموذج بأكثر من Metric وليس Accuracy فقط.
توضيح النتائج بشكل منظم.
الالتزام بمدة التسليم المتفق عليها.

Jupyter Notebook يحتوي على:
تجهيز البيانات الأساسي.
تدريب نموذج Classification واحد.
Predictions على بيانات الاختبار.
مقاييس تقييم النموذج.
Confusion Matrix عند ملاءمتها للمشكلة.
ROC Curve عند ملاءمتها.
النتائج النهائية بشكل منظم.

السعر الأساسي يشمل نموذج تصنيف واحد فقط.