مكتبة الأوامر الاحترافية (Prompt Engineering)

مجموعة من الأوامر المختبرة للحصول على أفضل النتائج:


# تحديد البيانات الزائدة وتطهير البيانات
data = data.dropna(subset=['critical_column'])
data = data[data['column_with_numbers'] > 100]


# بناء نموذج شجرة القرار
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=5, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)


# إعداد شبكة عصبية باستخدام TensorFlow
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(train_features,)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])


# إجراء تحليل البيانات الاستكشافية
import seaborn as sns
sns.pairplot(data, hue='risk_level')


# تحسين النموذج باستخدام الشبكة
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'param1': [1, 10, 100], 'param2': [0.001, 0.01, 0.1]}
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5)