لوحة المتصدرين

السلام عليكم هو عمود زي الID ده امسحو عادي من الميزات الهيتدريب عليها النموذج صح كده ؟

user_name = str(input('Pleas Enter Your Name: ')) print('HELLO', user_name) user_year = int(input('Pleas Enter Your Year Of Berth: ')) user_year = 2025 - user_year print('Your Age is ', user_year) هاذا هو حلي ل التمرين الثاني هل هناك مشكله فيه ام يجب ان احله بنفس الطريقه التي حل بها المدرس

الامر عرض المكاتب المثبتة في بايثون

السلام عليكم طيب انا هنا عاوز المشكله تكون انحدري (regression) فا ازي اخلي كل من الefs - efs_time كاهدف واحد ه؟

بالضبط، تجمع بين احتمالية البقاء على قيد الحياة بدون حدث والوقت المستغرق بشكل يعكس القيمة التراكمية للبقاء بدون حدث، قم بتجربتها وتقييمها، وإذا لزم الأمر، استكشف طرق دمج أخرى ومقارنة النتائج لتحديد الطريقة الأفضل للمشكلة.

لو افترضنا أنّ efs يمثل حجم التأثير لدواء جديد على مرض معين، فقيمة أعلى تعني دواء أكثر فعالية. و efs_time يمثل الوقت اللازم لبدء ظهور تأثير الدواء بالأيام، فقيمة أقل تعني ظهور التأثير بشكل أسرع. إذن نريد إنشاء متغير هدف يعكس الفاعلية الكلية للدواء مع مراعاة كل من حجم التأثير وسرعة الظهور. فسنقوم بتجربة طرق الدمج ،وهي الضرب، القسمة، الجمع الموزون من أجل إختيار أفضل طريقة: data['target_multiply'] = data['efs'] * data['efs_time'] data['target_divide'] = data['efs'] / data['efs_time'] w1 = 0.7 w2 = 0.3 data['target_weighted_sum'] = (w1 * data['efs']) + (w2 * data['efs_time']) print(data.head()) ثم تدريب نموذج انحدار خطي بسيط لكل متغير هدف قمنا بإنشائه، حيث سنستخدم efs و efs_time كمتغيرات مستقلة features، والمتغيرات الهدف التي أنشأناها في الكود السابق كمتغير هدف target. target_variables = ['target_multiply', 'target_divide', 'target_weighted_sum'] results = {} X = data[['efs', 'efs_time']] for target_name in target_variables: y = data[target_name] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) r2 = r2_score(y_test, y_pred) rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred)) mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) results[target_name] = {'R-squared': r2, 'RMSE': rmse, 'MAE': mae} print("\nنتائج تقييم نماذج الانحدار:") for target_name, metrics in results.items(): print(f"\nالمتغير الهدف: {target_name}") for metric_name, metric_value in metrics.items(): print(f"{metric_name}: {metric_value:.4f}") بعد تشغيل الكود، ستظهر لك نتائج تقييم الأداء لكل نموذج انحدار، حيث يمثل كل نموذج طريقة دمج مختلفة للمتغيرات efs و efs_time. قارن قيم مقاييس التقييم R-squared، RMSE، MAE بين النماذج المختلفة، حيث R-squared كلما كانت القيمة أقرب إلى 1، كان النموذج أفضل في تفسير التباين في المتغير الهدف. وRMSE و MAE كلما كانت القيم أقل، كان النموذج أفضل في التنبؤ بقيم المتغير الهدف بدقة أكبر أي أخطاء أقل.

السؤال غير واضح؟ ما المطلوب تنفيذه بالضبط؟ تقصد دمج المتغيرين efs و efs_time لإنشاء متغير هدف واحد مناسب لاستخدامه في نموذج انحدار Regression؟

بالتأكيد يمكنك ذلك فعمود ID يحتوي في الكثير من الأحيان على أرقام فريدة فقط خاصة بكل سطر، وبالتالي إبقاءه يمكن أن يؤثر بالسلب على تدريب النموذج، و أيضا بحذفه لن تخسر أي معلومة في البيانات بل يكون أفضل لتدريب النموذج، لهذا من الأفضل حذفه و تدريب النموذج بدونه

نعم إذا كان العمود يحتوي على قيم فريدة لكل عينة ولا يحمل أي معلومات مفيدة للنموذج، فيمكن حذفه من البيانات قبل تدريب النموذج. وذلك لأن هذه القيم الفريدة لا تساعد النموذج في التعلم أو التعميم، بل قد تؤدي إلى overfitting إذا تم استخدامها، قبل الحذف تأكد أن العمود لا يحتوي على معلومات مفيدة.

نعم يمكنك حذف هذا العمود إذا كان مجرد معرف فريد لا يحتوي على أي معلومات مفيدة للنموذج، لأن وجوده قد يضيف ضوضاء غير ضرورية أثناء التدريب، أما إذا كان يتضمن بيانات قد تكون مفيدة في التنبؤ، فمن الأفضل تحليله قبل اتخاذ قرار بحذفه، و على الأغلب فهو مجرد ID فقط حيث أغلب البيانات تحتوي على هذا العمود، لذا من الأفضل حذفه.

صحيح، فبطبيعته هو معرف فريد لكل صف في البيانات ومصمم لتمييز السجلات عن بعضها البعض في قاعدة البيانات، وليس لتقديم أي معلومة ذات معنى حول ما تحاول التنبؤ به باستخدام نموذج تعلم الآلة. فالنموذج يبحث عن أنماط وعلاقات في الميزات للتنبؤ بالمتغير المستهدف، وعمود الـ ID لا يقدم أي نمط أو علاقة مفيدة. لكن في حالات نادرة جداً يكون له معنى ضمني مرتبط بالبيانات، بمعنى لو الـ ID يتضمن تاريخاً أو تسلسلاً زمنياً، فتلك معلومات مفيدة، رغم أنه من الأفضل استخراج تلك المعلومة الزمنية في ميزة منفصلة بدلاً من استخدام الـ ID نفسه. وللتأكيد، لو الـ ID مجرد رقم أو نص عشوائي لتعريف الصفوف، فإزالته هي القاعدة.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. نعم، يمكنك ذلك . إذا كان العمود مثل ID يحتوي على قيم فريدة ولا يوفر أي معلومات مفيدة للنموذج مثل أرقام تعريفية كما في ال ID ، فمن الأفضل إزالته من البيانات قبل تدريب النموذج. وذلك لأن هذه القيم قد تؤدي إلى overfitting حيث من الممكن أن النموذج سيحاول تعلم النمط الخاص بال ID وه لا معنى له . بدلا من التركيز على السمات المهمة. لذلك يفضل إزالة العمود إذا كان : يحتوي على قيم فريدة لكل عينة مثل الأرقام التعريفية كما في ال ID . لا يساهم في التنبؤ أو التحليل مثل إذا كان أسماء أو أرقام عشوائية.

لنبدأ بالترتيب من حيث البنية البسيطة إلى التعقيد والميزات المتقدمة. في بداية تعلمك لتطوير الويب، تتعلم اللغات الأساسية المبني عليها جميع التقنيات الأخرى، وهم HTML , CSS, JS. ومن خلالها تقوم ببناء مواقع ويب ثابتة Static أي محتواها ثابت لا يتغير، مثلاً صفحة هبوط لمنتج ما سيظل محتواها ثابت ولن يتغير، وذلك يسمى موقع إلكتروني. أما تطبيقات الويب هي أكثر ديناميكية وتفاعلية من المواقع الإلكترونية، فالغرض الرئيسي لتطبيقات الويب هو تمكين المستخدم من القيام بمهام محددة أو تحقيق أهداف معينة من خلال الإنترنت، وهي أشبه بالبرامج الحاسوبية التقليدية ولكنها تعمل داخل متصفح الويب. بالتالي المواقع الثابتة لا يتم تغيير محتواها، بينما الديناميكية يتغير محتواها، من خلال إضافة واجهة خلفية لذلك الموقع ويتفاعل المستخدم مع الموقع ويغير من محتواه، مثلاً هنا أنت قمت بإضافة سؤال وبذلك محتوى الموقع تغير وبذلك يصبح موقع ديناميكي. وللعلم مصطلح موقع إلكتروني هو مصطلح عام يشمل كلا النوعين (الثابت والديناميكي)، ولكن بخصوص المقارنة بين موقع إلكتروني مقابل تطبيق ويب، فإذن المواقع الإلكترونية هي النوع الثابت أو المواقع الديناميكية البسيطة التي تركز على عرض المحتوى فقط بشكل أساسي. بالتالي المواقع الديناميكية وتطبيقات الويب يتم بنائها من خلال إطار جانغو أو لارافل أو Flask، الفرق يعتمد على مدى التعقيد ووظائف وغرض الموقع. لكن ذلك ليس كافٍِ بالنسبة للواجهة الأمامية لو أردت المزيد من التفاعلية والسرعة وتجنب إعادة تحميل الصفحة في كل طلب يقوم به المستخدم (إرسال البيانات للواجهة الخلفية)، علينا استخدام أحد إطارات الواجهة الأمامية مثل React أو Vue.js.

لتنفيذ المدفوعات في Flutter بدون استخدام نظام الدفع داخل التطبيق من Apple (IAP)، يمكنك استخدام بعض الحلول البديلة التي تتجاوز إرشادات Apple وتتطلب تفاعلات خارجية. إليك بعض الخطوات التي يمكنك اتباعها: استخدام مواقع خارجية للدفع: يمكنك توجيه المستخدمين إلى مواقع خارجية لإتمام المدفوعات، مثل مواقع البطاقات الائتمانية أو الدفع عبر الإنترنت. بعد الدفع، يمكنك تحديث حالة المستخدم في التطبيق بناءً على معلومات الدفع. استخدام مكتبات Flutter الخارجية: هناك مكتبات Flutter مثل flutter_linkedin أو flutter_linkfive التي تسمح لك بإدارة المدفوعات خارج التطبيق وتقديم خدمات إضافية مثل تحقق من الإيصالات والتحديثات. استخدام مكتبات محاكاة الدفع: يمكنك استخدام مكتبات مثل flutter_in_app_purchase لتقديم تجربة محاكاة للدفع داخل التطبيق، حيث يمكنك تحديد معلومات الدفع وتحقق منها داخل التطبيق. استخدام مواقع الدفع الخارجية مع تحديثات التطبيق: يمكنك توجيه المستخدمين إلى مواقع الدفع الخارجية وتحديث حالة المستخدم في التطبيق بناءً على معلومات الدفع. يمكنك استخدام مكتبات مثل http للتفاعل مع API الخارجية وتحديث حالة المستخدم.