التنبؤ بمرض السكري

قمت بتطوير مشروع لتحليل البيانات والتنبؤ بإمكانية الإصابة بمرض السكري باستخدام تقنيات تعلم الآلة. في هذا المشروع تم تحليل البيانات لاكتشاف العلاقات بين المتغيرات المختلفة، ثم بناء نموذج للتنبؤ بالإصابة بالمرض. بدأ المشروع بمرحلة تحليل البيانات الاستكشافي، حيث قمت بإنشاء مصفوفة الارتباط (Correlation Matrix) لفهم العلاقة بين المتغيرات المختلفة في مجموعة البيانات. بعد ذلك تم تدريب نموذج Logistic Regression للتنبؤ بما إذا كان الشخص معرضًا للإصابة بمرض السكري أم لا. كما تم تقييم أداء النموذج من خلال Confusion Matrix لعرض نتائج التنبؤ وتوضيح مدى دقة النموذج في التصنيف. أهم مميزات المشروع: تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) إنشاء Correlation Matrix لتحليل العلاقات بين المتغيرات بناء نموذج تنبؤ باستخدام Logistic Regression تقييم النموذج باستخدام Confusion Matrix استخدام أدوات visualization لعرض وتحليل النتائج