استخدام Random Forest و Logistic Regression لتحقيق أفضل دقة
هل تمتلك بيانات وترغب في معرفة احتمالية إصابة شخص بمرض السكري؟
سأقوم بإنشاء نموذج ذكاء اصطناعي متقدم يعتمد على خوارزميات تعلم الآلة لتحليل بياناتك والتنبؤ بدقة عالية باحتمالية الإصابة.
النموذج يقبل بيانات جديدة ويتعامل معها بسهولة، ويُظهر النتيجة كنسبة مئوية توضح درجة الخطورة.
أنا أقدم لك نموذجًا احترافيًا مبنيًا بخوارزميات تعلم آلي متعددة مثل:
Logistic Regression
Random Forest
Gradient Boosting
Support Vector Machines (SVM)
معالجة البيانات (missing values, encoding, scaling)
اختيار أفضل موديل بناءً على الأداء
تقييم دقيق للنموذج (accuracy, recall, f1-score)
تقرير شامل بالنتائج (PDF أو HTML)
تخصيص النموذج على بيانات العميل + تقرير اداء
15.00
|
|
تخصيص شامل + واجهة استخدام (streamlight) + تقرير بصيغة pdf
30.00
|
تخصيص النموذج على بيانات العميل + تقرير اداء
15.00
|
|
تخصيص شامل + واجهة استخدام (streamlight) + تقرير بصيغة pdf
30.00
|