نظام توقع مستوى الدخل باستخدام تعلم الآلة وتحليل البيانات

نظام التنبؤ بمستوى الدخل باستخدام تعلم الآلة في هذا المشروع قمت ببناء نظام متكامل لتحليل بيانات التعداد السكاني والتنبؤ بمستوى الدخل للأفراد باستخدام تقنيات تعلم الآلة. يعتمد المشروع على Adult Census Income Dataset التي تحتوي على معلومات ديموغرافية واقتصادية متعددة مثل: العمر المستوى التعليمي المهنة عدد ساعات العمل الأسبوعية الحالة الاجتماعية الدولة بدأ العمل بمرحلة تنظيف البيانات ومعالجتها للتعامل مع القيم المفقودة والبيانات الشاذة، ثم إجراء تحليل استكشافي شامل لفهم طبيعة البيانات والعلاقات بين المتغيرات المختلفة. بعد ذلك تم إنشاء خط معالجة بيانات متكامل (Data Preprocessing Pipeline) يتضمن: معالجة القيم المفقودة معالجة القيم الشاذة ترميز المتغيرات الفئوية موازنة البيانات تحويل وتقييس المتغيرات العددية ثم تم تدريب عدة نماذج تعلم آلة ومقارنتها من حيث الأداء، ومن أهم هذه النماذج: Random Forest XGBoost CatBoost Logistic Regression Decision Tree كما تم إنشاء واجهة رسومية تفاعلية تسمح للمستخدم بـ: تحميل البيانات استكشاف البيانات بصريًا تطبيق عمليات المعالجة المسبقة اختيار نموذج التعلم الآلي تدريب النموذج وتقييمه باستخدام عدة مقاييس أداء يساعد هذا النظام في تحليل العوامل المؤثرة في مستوى الدخل للأفراد ويمكن استخدامه في مجالات مثل: الدراسات الاقتصادية تحليل سوق العمل التنبؤ بالوضع الاقتصادي للأفراد