بناء نموذج انحدار تنبؤي باستخدام بايثون

أقوم ببناء نموذج انحدار تنبؤي (Regression) متكامل باستخدام لغة بايثون ومكتبة Scikit-Learn لتحويل بياناتك الرقمية إلى توقعات دقيقة وقابلة للاستخدام الفعلي. الخدمة مناسبة للتنبؤ بالمبيعات، أسعار العقارات، استهلاك الطاقة، أو أي متغير رقمي مستمر. المنهجية المتبعة: أعتمد على خطوات منهجية IBM في علم البيانات، بدءاً من فهم مشكلتك وحتى تسليم النموذج النهائي الجاهز للتشغيل. المراحل الأساسية للعمل: استلام وتحليل البيانات: استقبال ملف CSV أو Excel منك، وفهم طبيعة الأعمدة والمتغير المستهدف. المعالجة والتنظيف: التعامل مع القيم الناقصة، تطبيع الأرقام، وتحويل الفئات النصية إلى قيم رقمية. التحليل الاستكشافي: استخراج الإحصائيات الأولية ورسم مصفوفة الارتباط لتحديد العوامل الأكثر تأثيراً. بناء النماذج ومقارنتها: تجربة ثلاثة نماذج انحدار مختلفة (خطي، ريدج، متعدد الحدود) واختيار الأفضل بناءً على معامل الدقة (R² Score). التقييم النهائي: تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار، وحساب مقاييس الخطأ (MSE, MAE) لضمان مصداقية النتائج. تسليم المخرجات الكاملة.