استخدام نماذج متعددة وفقًا لمتطلبات المشروع، مثل:
الانحدار والتصنيف:
Linear Regression
Logistic Regression
Support Vector Machine (SVM)
Decision Tree
Random Forest
Gradient Boosting
K-Nearest Neighbors (KNN)
التجميع (Clustering):
K-Means
AutoTS (للنماذج الزمنية)
مع إمكانية اختيار نماذج أخرى بناءً على متطلباتك!

حجم البيانات: سيتم العمل على بيانات تصل إلى 10,000 سجل (Rows) و 20 عمود (Columns) في الخدمة الأساسية.
تنظيف البيانات: يشمل معالجة القيم المفقودة وإزالة البيانات غير المتسقة.
اختبار النماذج: سأقوم بتدريب النموذج وتحليل دقته باستخدام معايير تقييم الأداء المناسبة.
تقديم التقرير: يشمل النتائج والرسوم البيانية مع تفسير واضح للأداء.
إذا كانت لديك بيانات أكبر، يمكنني تقديم عرض مخصص يناسب احتياجاتك!

لتعديله وإعادة تشغيله حسب الحاجة.

الدقة، ، MAE، MSE، وغيرها

مثل مصفوفة الارتباك
استخدام Matplotlib