Univariate Feature Selection و Logistic Regression باستخدام Python

هل تطلع إلى بناء نماذج Machine Learning قوية ولكنك غير متأكد من كيفية اختيار الميزات الأكثر صلة من مجموعة البيانات الخاصة بك؟ يقدم هذا المقرر المفاهيم الأساسية لـ Univariate Feature Selection و Logistic Regression، مما يزودك بالمعرفة اللازمة لإعداد بياناتك بفعالية وبناء نماذج التصنيف الأساسية. بإكمال هذا المقرر، ستكتسب فهماً واضحاً لكيفية معالجة البيانات مسبقاً، واختيار الميزات التي تساهم بشكل كبير في أداء النموذج، وتطبيق خوارزمية تصنيف شائعة الاستخدام. ستكون قادراً على تطبيق هذه التقنيات بثقة على مجموعات البيانات الخاصة بك، مما يؤدي إلى نماذج تنبؤية أكثر كفاءة وقابلية للتفسير. ما ستتعلمه: * فهم المبادئ الأساسية وأهمية Feature Selection في سير عمل Machine Learning. * تطبيق تقنيات Univariate Feature Selection المختلفة باستخدام مكتبات الحوسبة العلمية في Python. * استيعاب الأساس الرياضي والتفسير الاحتمالي لـ Logistic Regression. * بناء وتدريب وتقييم نماذج Logistic Regression الأساسية لمهام التصنيف الثنائي (Binary Classification). * تفسير مقاييس أداء التصنيف الرئيسية لتقييم فعالية النموذج. * تحديد وتجنب الأخطاء الشائعة في Feature Selection، مثل Data Leakage، لضمان تعميم النموذج. يبدأ هذا المقرر بإنشاء أساس نظري قوي في إعداد البيانات و Feature Engineering. ستنتقل بعد ذلك إلى التطبيق العلمي لأساليب Univariate Selection، يليه استكشاف متعمق لـ Logistic Regression، بدءاً من الرياضيات الكامنة وراءها وحتى تنفيذ النموذج وتقييمه. ينتهي المقرر بأفضل الممارسات لبناء أنظمة تصنيف موثوقة. تم تصميم هذا المقرر للمبتدئين تماماً ممن لديهم معرفة أساسية بلغة Python والذين يرغبون في دخول مجال Machine Learning أو Data Science. لا تتطلب أي خبرة سابقة في الإحصاء أو خوارزميات Machine Learning. ابدأ رحلتك في النمذجة التنبؤية من خلال إتقان هذه التقنيات الأساسية.