أحرص على تقديم نتائج دقيقة وموثوقة تضمن لك أفضل استفادة من بياناتك.

أسلّمك الخدمة في الموعد المحدد دون تأخير مع إمكانية إنجازها في وقت أقل إذا لزم الأمر.

أقدم شرحًا وتوضيحًا لأي استفسار وأبقى على تواصل حتى بعد تسليم الخدمة لضمان رضاك التام

إمكانية إجراء تعديلات أو تحسينات على العمل بما يتناسب مع احتياجاتك

• سكربت واحد .py أو Notebook .ipynb.
• يشمل: قراءة البيانات → تنظيف أساسي → تقسيم Train/Test → تدريب النموذج → حفظ النتائج.

• ملف نصي results.txt يحتوي:
• للتصنيف: Accuracy + Confusion Matrix + تقرير تصنيف مختصر.
• للانحدار: MAE, RMSE, R².
• صورتان (PNG) كحد أقصى لتوضيح النتائج (مثل مصفوفة الالتباس أو رسم توزيع الأخطاء)

• ملف README.md يشرح طريقة تشغيل الكود خطوة بخطوة (تثبيت المكتبات + تشغيل الكود + قراءة النتائج)

• PDF يوضح البيانات المستخدمة، النموذج المختار، وأهم الاستنتاجات.

• ملف بيانات واحد فقط (CSV أو Excel).
• حجم البيانات لا يتجاوز 50MB.
• بحد أقصى 10,000 صف × 20 عمود.
• نموذج واحد فقط (تصنيف أو انحدار).
• مراجعة واحدة بعد التسليم لتصحيح أو توضيح بسيط