محلل بيانات | تعلم آلي (تطوير نموذج KNN)

العمل على تطوير وتحسين نماذج التعلم الآلي مع التركيز على خوارزمية K-Nearest Neighbors (KNN)، حيث تم تنفيذ وضبط النموذج للوصول إلى أفضل قيمة (k = 19)، والمساهمة في مقارنة أداء عدة نماذج مثل SVM وDecision Tree وXGBoost وNeural Networks. تنفيذ عمليات تنظيف ومعالجة البيانات بشكل متكامل، بما في ذلك استخدام KNN لتعويض القيم غير المنطقية أو المفقودة، وتحويل البيانات الفئوية باستخدام Label Encoding، وتطبيق Standard Scaler على بيانات التدريب فقط لتجنب مشكلة تسرب البيانات (Data Leakage). بالإضافة إلى إجراء مراجعة وتصحيح لتصنيفات الهدف (Target Reclassification) لضمان جودة البيانات ودقة النتائج. المساهمة في هندسة الخصائص (Feature Engineering) من خلال إنشاء متغيرات جديدة مثل تصنيفات مؤشر كتلة الجسم (BMI)، وفئات نسبة الدهون في الجسم، وتصنيفات قوة القبضة (Grip Strength)، وترتيب الأداء العام، مما ساعد في تحسين دقة النموذج وسهولة تفسير النتائج.