اقدم لك خدمه نموذج واحد فقط من النماذج التاليه لحجم داتا 1000 صف و 9 اعمده :
1- نماذج التعلُّم الآلي (تعليم خاضع للإشراف - Supervised Learning):
نماذج الانحدار (Regression).
نماذج التصنيف (Classification).

2.نماذج التعلُّم الآلي (تعليم غير خاضع للإشراف - Unsupervised Learning):
نماذج التجميع (Clustering).
نماذج التجزئة (Segmentation).

3.نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP):
تصنيف النصوص (Text Classification).
تحليل المشاعر (Sentiment Analysis).
بناء شات بوت (Chatbots).

4.نماذج الرؤية الحاسوبية (Computer Vision):
تصنيف الصور (Image Classification).

1. تحسين أداء النموذج :
ضبط المعلمات (Hyperparameter Tuning) للحصول على أعلى دقة ممكنة.

2. تقييم شامل للنماذج :
تحليل الأداء باستخدام مقاييس مثل Accuracy, Precision, Recall, F1-score.

3. تقليل التحيّز وزيادة الدقة :
استخدام تقنيات Cross-validation لضمان استقرار ودقة النموذج.

4. مقارنة النماذج المختلفة :
تجربة عدة نماذج مثل Random Forest, XGBoost, SVM وتقديم تقرير تفصيلي عن الأفضل.

5. كود Python نظيف وموثق :
كود مرن وسهل الفهم مع توثيق كامل لتعديله مستقبلاً بسهولة.