Mushroom Classification Machine Learning Model

قمت بتنفيذ مشروع متكامل للتنبؤ بترك العملاء (Customer Churn) ضمن مسابقة Kaggle Playground Series، حيث نجحت في تحقيق Bronze Medal على مستوى النوتبوك. اشتمل المشروع على: - تحليل البيانات (EDA) لاستخراج الأنماط والعوامل المؤثرة على سلوك العملاء - معالجة البيانات وتنظيفها (Data Preprocessing) والتعامل مع القيم المفقودة - تطبيق تقنيات Feature Engineering لتحسين أداء النموذج - بناء وتدريب نماذج Machine Learning مثل: Logistic Regression - Random Forest- Gradient Boosting / XGBoost - تحسين النموذج (Hyperparameter Tuning) للوصول لأفضل أداء - تقييم النموذج باستخدام مقاييس مثل Accuracy و ROC-AUC الهدف من المشروع: التنبؤ باحتمالية مغادرة العميل للخدمة، مما يساعد الشركات على اتخاذ قرارات استباقية لتحسين الاحتفاظ بالعملاء وزيادة الأرباح. الإنجاز: تحقيق Bronze Medal على النوتبوك ضمن المنافسة تقديم حل عملي قابل للتطبيق في بيئات الأعمال