لوحة المتصدرين

السلام عليكم هو ازي اقدر احديد ان النموذج ده بنسبه 90 % بيتنباء صح ازي اقدر احسب النسب المئوي ؟ وده الكوده modle_diabetes_randomforestregressor = RandomForestRegressor(n_estimators=9000 , max_depth=4 , random_state=33) train = modle_diabetes_randomforestregressor.fit(x_train_scaled , y_train) y_predict = train.predict(x_test_scaled) mean_squared_error_value = mean_squared_error(y_test , y_predict , multioutput='uniform_average') print(f"Mean Squared Error: {mean_squared_error_value}")

كيفية الاختبار واريد تفاصيل الاختبار وكل مايخص الاختبار

السلام عليكم يظهر معي هذا الخطا عند استدعاء ال token في ملف users my-react-app2.zip

السلام عليكم اريد كتابه داله لحساب رينج معين للأرقام مثلا لدي عمود به كذا مودل وكل مودل له رقم يدل علي قدره اريد عند إدخال رقم ف الخليه الزرقاء يظهر لي رينج من المودلز مثلا ادخل 6 فيجب ان يفلتر الجدولاو يظهر جدول اخر للأرقام بين 5الي 7 مع اظهار اسم كل مودل مكافئ للرقم اقصد انه ينقص من الرقم ١ ويزيد ٢ هذا هو الرينج كيف اقوم بفعل ذلك

و عليكم السلام يمكن حساب النسبة المئوية للدقة في حالة ال Regression و لكن لا توجد نسبة مئوية مباشرة مثل ال Accuracy فى (Classification)، ولكن يمكنك استخدام مقاييس مثل: R²) Coefficient of Determination): مقياس شائع يعبر عن نسبة التباين في البيانات التي يفسرها النموذج. القيم الأقرب إلى 1 تدل على نموذج جيد. Mean Absolute Percentage Error (MAPE: تعطي النسبة المئوية للخطأ في التنبؤ. و هذا الكود يوضح: from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score import numpy as np # إنشاء النموذج model_diabetes_randomforestregressor = RandomForestRegressor(n_estimators=9000, max_depth=4, random_state=33) # تدريب النموذج train = model_diabetes_randomforestregressor.fit(x_train_scaled, y_train) # التنبؤ y_predict = train.predict(x_test_scaled) # حساب MSE mean_squared_error_value = mean_squared_error(y_test, y_predict, multioutput='uniform_average') print(f"Mean Squared Error: {mean_squared_error_value}") # حساب R² r2_value = r2_score(y_test, y_predict) print(f"R² Score: {r2_value:.2f}") # حساب MAPE mape_value = np.mean(np.abs((y_test - y_predict) / y_test)) * 100 print(f"Mean Absolute Percentage Error (MAPE): {mape_value:.2f}%") بالتوفيق

بما أن النموذج المستخدم في الكود هو RandomForestRegressor، فإن التقييم لا يعتمد عادة على النسبة المئوية للدقة كما هو الحال في التصنيف، بل يعتمد على أخطاء القياس مثل Mean Squared Error وهو يقيس متوسط مربع الأخطاء بين القيم الحقيقية والقيم المتوقعة. أو يمكنك إستخدام R² Score وهو مقياس شائع يعطي فكرة عن مدى جودة النموذج في تفسير البيانات، حيث أن قيمة 1.0 تعني أن النموذج يفسر البيانات بشكل كامل و بالتالي 0.90 تعني أن النموذج يفسر 90% من التباين في البيانات.

السلام عليكم هو اي الشارة Google Developer Program ؟

السلام عليكم..اواجه صعوبه في جلب بيانات لايك في الصفحة الرئيسة منذ اسابيع لم اجد حل test.zip

هو برنامج تم إنشائه من طرف قوقل لمساعدة المطورين للتعلم ولبناء التطبيقات بإعطاء أدوات خاصة كمسادعات تقنية من طرف الذكاء الصناعي Gemini المطور من قبل قوقل كما يمكنك اكتشاف جميع المجتمعات الممولة من طرف الشركة. إليك بعض الفوائد الرئيسية للبرنامج: AI developer assistance Project IDX workspaces Cloud learning credits Developer Communities and Programs كما تتيح لك العديد من الأدوات في شتى المجالات مثل : الويب, تطبيقات الهاتف, ذكاء صناعي, Google cloud. يمكنك البحث عن الموضوع أكثر في صفحات قوقل الرسمية.

صحيح أنّ البرنامج بدأ بشكل مجاني ويهدف إلى توفير الموارد للمطورين لمساعدتهم على بناء التطبيقات باستخدام خدمات جوجل لكن ومع تسجيل الملايين من المطورين في البرنامج أطلقت الشركة مؤخرا مستوى ثانيا مدفوعا وقد تصادفه لذا يمكنك الاطلاع مباشرة على التحديثات الأخيرة للبرنامج من خلال موقعه الرسمي: Google Developer Program.

يجب أن تعرف أولا أن بعض الجامعات تطلب مستوى معين من أجل الترشح للبحث العلمي مع الأساتذة هناك و على الأغلب يكون مستوى ماستر أو ماجيستر، أما إذا كان البحث مع أستاذ حر نعم يمكنك ذلك فالدورة تمنحك أساسا قويا في مفاهيم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته العملية، كل ما عليك فعله هو البحث عن أساتذة يعملون في مجالات الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة، و من ثم قدم لهم نماذج من أعمالك أو مشاريعك التي نفذتها أثناء الدورة، و أوضح شغفك بمجال البحث واستعدادك للعمل على مشاريع أو مهام بحثية.

لكتابة علامة التعجب قم بالضغط على Shift + 1 إذا كان سؤالك متعلق بالدورات فى المرات القادمة ستجد أسفل فيديو الدرس في نهاية الصفحة صندوق تعليقات كما هنا، أرجو طرح الأسئلة أسفل الدرس وليس هنا في قسم الأسئلة البرمجة حيث نطرح الأسئلة العامة الغير متعلقة بمحتوى الدورة أو الدرس، وذلك لمساعدتك بشكل أفضل.

أرجو توضيح طبيعة الخطأ الذي تواجهه، وفي حالة ما كان متعلقا بدرس ضمن الدورات فلاحظ أنك ستجد أسفل فيديو الدرس في نهاية الصفحة صندوقا للتعليقات، أرجو منك طرح الأسئلة المتعلقة بالدورات هناك.