<jupyter_start><jupyter_text>Loading the dataset into a pandas dataframe تحميل قاعدة البيانات من ملف سي اس في الى إطاربيانات بانداس<jupyter_code>import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv('diabetes.csv')
df.head() #لاستعراض ال5 السجلات الاولى من إطار البيانات<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>نفوم بفصل الخواص/التسميات و إستخراج فقط القيم من الإطار<jupyter_code>columns = ['Pregnancies', 'Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 'Insulin', 'BMI', 'DiabetesPedigreeFunction', 'Age']
labels = df['Outcome'].values
features = df[list(columns)].values<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>في هذه المرحلة تكون لدينا مصفوفتين Labels = التسميات (قيم فقط) features = الخواص فقط   الخطوه التاليه نقوم بتقسيم البيانات إلى عينة التدريب و عينة الفحص train_test_split = الدالة المسؤاله عن تفسيم البيانات و تأخذ ثلاث باميترز مصفوفتي الخواص و التسميات و ثم حجم عينة الفحص<jupyter_code>from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.30)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>النتائج من العملية السابقة عبارة عن اربع مصفوفات X_train = مصفوفة التدريب للخواص y_train = مصفوفة التدريب للسمات X_test = مصفوفة الفحص للخواص y_test = مصفوفة الفحص للتسميات  تقريباً اصبح كل <NAME> بالنسبةللبيانات و هندستها الان تبقى ان نقوم بخطوتين هامه 1- تهيئة النموذج (اخترنا في هذه الحالةراندوم فوريست) 2- تدريب النموذج من خلال تمرير مصفوفتي التدريب (الخواص و التسميات)<jupyter_code>clf = RandomForestClassifier(n_estimators=1)
clf = clf.fit(X_train, y_train)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>نقوم بتقييم اداء النموذج من خلال حساب الدقةكما يلي<jupyter_code>accuracy = clf.score(X_train, y_train)
print accuracy*100
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print accuracy*100<jupyter_output>68.8311688312<jupyter_text>confusion matrix and classification report for the testing sample<jupyter_code>from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import confusion_matrix

ypredict = clf.predict(X_train)
print '\nTraining classification report\n', classification_report(y_train, ypredict)
print "\n Confusion matrix of training \n", confusion_matrix(y_train, ypredict)
ypredict = clf.predict(X_test)
print '\nTraining classification report\n', classification_report(y_test, ypredict)
print "\n Confusion matrix of training \n", confusion_matrix(y_test, ypredict)<jupyter_output>Training classification report
             precision    recall  f1-score   support

          0       0.76      0.78      0.77       152
          1       0.55      0.52      0.53        79

avg / total       0.68      0.69      0.69       231


 Confusion matrix of training 
[[118  34]
 [ 38  41]]
{'fraction_non_alphanumeric': 0.07535493265380415, 'fraction_numerical': 0.026210411357844923, 'mean_word_length': 5.175280898876404, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 24, '<?xml version=': 0, '>': 24, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 2, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '6', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '524615', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1384, 'n_tokens_neox': 1199, 'n_words': 266, 'path': 'Pima Project/Pima Project.ipynb', 'repo_name': 'farisology/MachineLearningArabic', 'size': '2748'}