تحسين التنبؤ بأداء الطلاب باستخدام Stacking Ensemble
تفاصيل العمل
مشروع يهدف إلى التنبؤ بأداء الطلاب باستخدام تقنيات **Ensemble Learning**. قمنا بمقارنة ثلاثة نماذج: - **Logistic Regression** - **Random Forest** - **Stacking Model** (النموذج النهائي) حقق النموذج **Stacking** أفضل أداء بنسبة **Accuracy = 92.2%**، متفوقاً بشكل ملحوظ على نموذج Logistic Regression. ### المميزات: - استخدام Stacking Ensemble لدمج قوة عدة نماذج - تحليل شامل للأداء (Accuracy, Precision, Recall, F1-score) - نتائج ممتازة في التصنيف المشروع يُظهر كيف يمكن لتقنيات التعلم الآلي أن تساعد في فهم وتحسين أداء الطلاب.
مهارات العمل
