نظام تقييم جودة الهواء والتنبؤ بالتلوث
نموذج ذكي لتصنيف جودة الهواء والتنبؤ بمستويات التلوث بناءً على القياسات البيئية
مقدمة المشروع
في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية نموذج ذكي لتصنيف جودة الهواء والتنبؤ بمستويات التلوث بناءً على القياسات البيئية. هذا المشروع مصمم خصيصاً لمستوى مبتدئويستغرق تقريباً 1-2 أسبوع لإكماله بشكل كامل.
سنتبع منهجية CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) المعترف بها عالمياً، والتي تضمن بناء مشروع احترافي قابل للتطبيق في بيئة الإنتاج.
ماذا ستتعلم؟
خطوات العمل التفصيلية
اتبع هذه الخطوات الست لبناء مشروع احترافي
Business Understanding
فهم المشكلة
تحديد الأهداف والمتطلبات من منظور الأعمال
الخطوات العملية:
تحديد أهمية مراقبة جودة الهواء للصحة العامة - تقليل أمراض الجهاز التنفسي. دراسة معايير منظمة الصحة العالمية لجودة الهواء (PM2.5, PM10, NO2, SO2, CO, O3). تحديد الفئات: جيد، متوسط، غير صحي، خطر. فهم احتياجات البلديات والجهات البيئية.
Data Understanding
فهم البيانات
جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها
الخطوات العملية:
تحميل Air Quality Dataset من مدن مختلفة. استكشاف المتغيرات: PM2.5, PM10, NO2, SO2, CO, O3, Temperature, Humidity, Wind Speed. تحليل التوزيعات والقيم الشاذة. دراسة الارتباطات بين الملوثات. رسم Time Series للتلوث عبر الزمن والمواسم.
Data Preparation
تحضير البيانات
تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة
الخطوات العملية:
معالجة القيم المفقودة بطرق ذكية (Interpolation, Forward Fill). تحويل Timestamp إلى ميزات زمنية (Hour, Day, Month, Season). حساب Moving Averages للملوثات. Feature Engineering: نسب الملوثات، التفاعلات بين المتغيرات. تطبيع البيانات باستخدام StandardScaler. معالجة Class Imbalance إذا وجدت.
Modeling
بناء النموذج
اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة
الخطوات العملية:
بناء Baseline مع Logistic Regression. تطبيق Decision Tree و Random Forest مع Feature Importance. بناء XGBoost و LightGBM للأداء الأفضل. تجربة Neural Network بسيط. Hyperparameter Tuning باستخدام GridSearchCV. اختيار أفضل نموذج بناءً على الأداء.
Evaluation
التقييم
تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف
الخطوات العملية:
حساب Accuracy, Precision, Recall, F1-Score لكل فئة. رسم Confusion Matrix وتحليلها بالتفصيل. حساب ROC-AUC للتصنيف متعدد الفئات. Cross-Validation مع 5-Fold. تحليل الأخطاء: أي فئات يخطئ النموذج فيها؟ Feature Importance Analysis.
Deployment
النشر
نشر النموذج في بيئة الإنتاج
الخطوات العملية:
بناء تطبيق Streamlit تفاعلي لإدخال القياسات والحصول على التقييم. إنشاء Dashboard يعرض مستوى التلوث الحالي والتوقعات. إضافة نظام تنبيهات عند تجاوز حدود خطرة. توثيق كيفية استخدام النموذج. تصدير النموذج بصيغة pickle أو joblib.