<jupyter_start><jupyter_text>نفوم بفصل الخواص/التسميات و إستخراج فقط القيم من الإطار¶ Labels = التسميات (قيم فقط)  features = الخواص فقط<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>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 شي جاهز بالنسبة للبيانات و هندستها الان تبقى ان نقوم بخطوتين هامه 1- تهيئة النموذج (اخترنا في هذه الحالة راندوم 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 الدقة كما 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>63.20346320346321<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

#Evaluation of model performance using classification report
y_predict = clf.predict(X_train)
print('\nTraining classification report\n', classification_report(y_train, y_predict))
#Evaluation of model performance using classification report
print("\n Confusion matrix of training \n", confusion_matrix(y_train, y_predict))
y_predict = clf.predict(X_test)

#Evaluation of model performance using classification report
print('\nTraining classification report\n', classification_report(y_test, y_predict))
#Model performance evaluation using confusion matrix
print("\n Confusion matrix of training \n", confusion_matrix(y_test, y_predict))<jupyter_output>Confusion matrix of training 
 [[101  38]
 [ 47  45]]
{'fraction_non_alphanumeric': 0.08360522022838499, 'fraction_numerical': 0.015089722675367047, 'mean_word_length': 7.607017543859649, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 19, '<?xml version=': 0, '>': 19, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '5', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '184891', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1175, 'n_tokens_neox': 1029, 'n_words': 232, 'path': 'Pima_Project_Predicting.ipynb', 'repo_name': '120180163/Pima-Project-Predicting', 'size': '2452'}