التنبؤ بدرجات الأفلام

🎬 التنبؤ بنتيجة الأفلام 🍿

في عالم البث المباشر، تعتمد خدمات مثل Netflix على البيانات لفهم الأفلام والمسلسلات التي سيقدرها المستخدمون. أنت مستشار لشركة ناشئة تريد توقع نتيجة فيلم بناءً على البيانات الوصفية الخاصة به.

لديك مجموعة بيانات حول أفلام ومسلسلات Netflix:

• train.csv - أفلام ومسلسلات بنتائج معروفة
• test.csv - أفلام ومسلسلات جديدة، تحتاج إلى التنبؤ بنتيجتها

📊 مجموعة البيانات

كل صف يمثل عنوان فيلم:

• SampleID – معرف فريد للفيلم
• Title – اسم الفيلم أو المسلسل
• Type – نوع المحتوى (SHOW)
• Description – وصف مختصر للفيلم / المسلسل
• Year – سنة الإصدار
• Score – فقط في train.csv، قيمة رقمية تمثل نتيجة الفيلم (مثل: تقييم من النقاد)

هدفك هو التنبؤ بـ Score لكل عنوان في test.csv.

📝 المهمة (100 نقطة)

ابني نموذج تعلم آلة قادر على التنبؤ بالقيمة الرقمية Score لكل عنوان في test.csv، باستخدام الأعمدة المتاحة (Title, Type, Description, Year).

🧮 التقييم

• المقياس الأساسي هو MAE (Mean Absolute Error):

• MAE ≤ 0.65 → 100 نقطة
• MAE ≥ 2.0 → 0 نقطة
• للقيم الوسطية، يتم حساب النقاط بشكل تناسبي.

📄 تنسيق ملف التسليم

يجب أن يحتوي ملف submission.csv على صف واحد لكل عنوان في الاختبار:

1SampleID, Score

حيث:

• SampleID - معرف الفيلم من الاختبار
• Score - القيمة الرقمية المتنبأ بها للنتيجة