1. استيراد وتجهيز البيانات
"لقد قمت باستيراد المكتبات الأساسية وتجهيز بيئة العمل، ثم تحميل مجموعة البيانات وتحويلها إلى إطار بيانات (DataFrame) بهدف البدء في عملية التحليل والمعالجة."
2. فهم واستكشاف البيانات (Data Understanding)
"لقد قمت بدراسة البيانات من خلال تحليل الأعمدة وأنواعها، واكتشاف القيم المفقودة، وفهم البنية العامة لمجموعة البيانات بشكل شامل."
3. التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)
"لقد قمت بإجراء تحليل استكشافي للبيانات بهدف فهم العلاقات بين المتغيرات المختلفة مثل العوامل التعليمية والسلوكية وتأثيرها على درجات الطلاب، واستخراج الأنماط المهمة."
4. معالجة البيانات (Data Preprocessing)
"لقد قمت بمعالجة البيانات من خلال التعامل مع القيم المفقودة، واكتشاف القيم الشاذة، وتحويل المتغيرات الفئوية باستخدام Encoding، بالإضافة إلى تطبيق تقنيات Scaling لتوحيد القيم وتحسين جودة البيانات."
5. هندسة الخصائص (Feature Engineering)
"لقد قمت بإنشاء وتحسين مجموعة من الخصائص الجديدة التي تساعد على رفع دقة النموذج وتحسين قدرته على التنبؤ."
6. تقسيم البيانات (Train/Test Split)
"لقد قمت بتقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار لضمان تقييم عادل وموضوعي للنماذج."
7. بناء النماذج (Modeling)
"لقد قمت ببناء مجموعة من نماذج تعلم الآلة، بدءًا من النماذج الأساسية مثل Linear Regression وRidge وLasso وElasticNet، وصولًا إلى نماذج متقدمة مثل Random Forest وXGBoost."
8. تحسين الأداء (Hyperparameter Tuning)
"لقد قمت بضبط وتحسين معاملات النماذج بهدف رفع مستوى الأداء وتحقيق أفضل نتائج ممكنة."
9. اختيار النموذج النهائي (Final Model Selection)
"لقد قمت بمقارنة أداء النماذج المختلفة واختيار النموذج الأفضل بناءً على نتائج التقييم."
10. إنشاء التوقعات والتسليم (Submission Generation)
"لقد قمت باستخدام النموذج النهائي لإنتاج التوقعات النهائية وتجهيز ملف Submission الخاص بمسابقة Kaggle."
