تحليل وتجميع بيانات العملاء باستخدام خوارزميات التعلم الآلي (Customer Segmentation using K-Means Clustering)
تفاصيل العمل
تنفيذ مشروع متكامل في مجال تعلم الآلة (Supervised Machine Learning) لتصنيف أورام الثدي (باستخدام بيانات brca.csv) والتنبؤ بما إذا كانت الحميدة (B) أو الخبيثة (M) باستخدام لغة Python. ما تم إنجازه في المشروع: تحميل ومعالجة البيانات الطبية وتنظيفها باستخدام مكتبة Pandas. تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب واختبار (train_test_split) وتطبيع الميزات باستخدام StandardScaler لتحسين كفاءة النموذج. بناء وتدريب نموذج التصنيف باستخدام خوارزمية K-Nearest Neighbors (KNN Classifier). تقييم أداء النموذج بدقة عالية بلغت حوالي 94.7% (Accuracy Score). استخراج وتمثيل مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix) بيانياً لتوضيح النتائج الحقيقية مقابل المتوقعة بدقة. البيئة المستخدمة: Google Colab
مهارات العمل
