Abdulrahman Muhammad

نعم، حذف الصفوف التي تحتوي على بيانات مفقودة (Missing Data) قد يؤدي إلى تحيز (Bias) أثناء تدريب النموذج، كما يمكن أن يؤثر على تحليل البيانات بطرق مختلفة. إليك التفاصيل: 1. تأثير حذف الصفوف على تحيز النموذج عند حذف عدد كبير من الصفوف، قد تصبح العينة المستخدمة في التدريب غير ممثلة بشكل جيد للبيانات الأصلية. إذا كانت البيانات المفقودة غير موزعة عشوائيًا (أي أن هناك نمط معين لفقدانها)، فقد يؤدي الحذف إلى تحيز في التنبؤات، مما يجعل النموذج غير قادر على التعميم على البيانات الحقيقية. 2. تأثير حذف الصفوف على تحليل البيانات يمكن أن يؤدي حذف البيانات إلى تقليل حجم العينة، مما يجعل الإحصائيات المستخرجة أقل دقة وأقل تمثيلًا للبيانات الأصلية. قد تفقد بعض العلاقات المهمة بين المتغيرات، مما قد يؤدي إلى استنتاجات خاطئة أثناء تحليل البيانات. 3. متى يكون الحذف خيارًا مناسبًا؟ إذا كانت نسبة البيانات المفقودة صغيرة جدًا (أقل من 5%)، فقد لا يكون للحذف تأثير كبير. إذا كانت القيم المفقودة موزعة بشكل عشوائي ، فقد يكون الحذف آمنًا نسبيًا. 4. ما البدائل الأفضل للحذف؟ إذا كان لديك عدد كبير من القيم المفقودة، يمكنك تجربة أحد الحلول التالية بدلًا من الحذف: تعويض القيم المفقودة استخدام المتوسط أو الوسيط: استخدام النماذج لتوقع القيم المفقودة: يمكن استخدام خوارزميات مثل KNNImputer أو Random Forest Regressor لملء القيم المفقودة. الحذف العشوائي للصفوف قد يسبب تحيزًا في النموذج ويؤثر على دقة التحليل. من الأفضل استخدام طرق تعويض القيم المفقودة مثل التعبئة بالمتوسط أو النماذج التنبؤية لتجنب فقدان المعلومات.

عندما تكون قيمة val_accuracy ثابتة ولا تتغير في كل مرة أثناء تدريب النموذج، فهذا قد يشير إلى واحد أو أكثر من الأسباب التالية: 1. عدم تحسن النموذج إذا كانت val_accuracy لا تتحسن مع كل Epoch دوره، فقد يعني ذلك أن النموذج لم يتعلم أي شيء جديد من البيانات التدريبية، وبالتالي لا يستطيع تحسين أدائه على بيانات التحقق (Validation Set). 2. النموذج يعاني من Underfitting إذا كانت val_accuracy منخفضة وثابتة، فقد يكون النموذج غير معقد بما يكفي لالتقاط الأنماط في البيانات، مما يؤدي إلى أداء ضعيف على كل من بيانات التدريب والاختبار. 3. النموذج قد يكون قد وصل إلى حالة التشبّع (Plateau) أحيانًا، بعد عدة Epochs دورات، يصل النموذج إلى حد أقصى في الأداء ولا يستطيع تحسين دقته أكثر من ذلك، مما يؤدي إلى استقرار val_accuracy. الحلول الممكنة؟ تجربة نموذج أكثر تعقيدًا (زيادة الطبقات أو عدد الخصائص) ضبط Hyperparameters مثل learning rate أو batch size. التأكد من صحة تقسيم البيانات بحيث تكون بيانات التدريب (traingin) والاختبار (test) متنوعة. مراقبة Overfitting أو Underfitting باستخدام training_accuracy و val_accuracy.