بناء pipeline كامل للتعلم الآلي للتنبؤ بنجاة ركاب تيتانيك، بدءًا من تنظيف البيانات الخام وصولًا لنموذج مقيّم بدقة باستخدام 15-Fold Cross Validation.
ما تم تنفيذه:
معالجة القيم الناقصة باستخدام استراتيجيات متعددة (group-based, mode, median)
ترميز المتغيرات النصية واستخلاص لقب الراكب (Title) من عمود الاسم
بناء features جديدة: حجم العائلة (FamilySize) ومعالجة بيانات الكابينة
مقارنة 5 نماذج تصنيف — Random Forest حقق أعلى دقة بـ 80.81%
