درّبت نموذج تصنيف ببايثون، استخدمت train_test_split() لفصل بيانات التدريب والاختبار، ثم نفذت model.predict() وحصلت على توقعات. هنا يبدأ السؤال الأهم: هل النموذج جيد فعلًا؟ الجواب لا يأتي من رقم Accuracy وحده. في كثير من مسائل التصنيف نحتاج إلى…

إذا أردت تقسيم البيانات في بايثون إلى بيانات تدريب واختبار ، فالدالة train_test_split() من sklearn.model_selection هي الأداة الشائعة لهذا الغرض في scikit-learn . فهي تقسّم X و y معًا إلى X_train و X_test و y_train و y_test حتى تدرب النموذج…

الفرق بين loc و iloc في pandas هو أن loc تختار البيانات حسب Labels الصفوف والأعمدة، بينما iloc تختارها حسب المواقع الرقمية التي تبدأ من الصفر. وقد تكون الـLabels نصوصًا أو أرقامًا؛ لذلك loc[0] تعني الصف الذي يحمل label يساوي 0، وليس بالضرو…

DataFrame هو الهيكل الأساسي لتمثيل البيانات الجدولية في مكتبة pandas ، ويمكن تخيله كجدول يحتوي صفوفًا وأعمدة. بعد إنشاء البيانات أو تحميلها، غالبًا تكون أول ثلاث خطوات مفيدة هي: معاينة أول الصفوف باستخدام head() ، معرفة عدد الصفوف والأعمدة باست…

بعد أن تتعلم قراءة ملف CSV وتحويله إلى DataFrame باستخدام مكتبة pandas ، تأتي خطوة مهمة جدًا قبل أي تحليل حقيقي: تنظيف البيانات . البيانات التي نحصل عليها من ملفات Excel أو CSV أو قواعد البيانات لا تكون دائمًا مرتبة وجاهزة. قد تجد قيمًا فارغة،…

لقراءة ملف CSV باستخدام pandas في Python، استورد المكتبة ثم استخدم pd.read_csv("students.csv") . تعيد الدالة البيانات في شكل جدول DataFrame يمكنك بعد ذلك فحص صفوفه وأعمدته وتحليله. في هذا الدرس ستتعلم الاستخدام الأساسي للدالة read_c…