نظام متكامل للتنبؤ بمرض القلب باستخدام تقنيات تعلم الآلة

📝 وصف المشروع في هذا المشروع قمت بتطوير نظام متكامل للتنبؤ بمرض القلب باستخدام تقنيات تعلم الآلة (Machine Learning)، بهدف تحليل بيانات المرضى واستخراج أنماط تساعد في التنبؤ بالإصابة بدقة. اعتمد المشروع على معالجة البيانات الطبية وتحويلها إلى نموذج ذكي قادر على تصنيف الحالات، باستخدام عدة خوارزميات ومقارنة أدائها للوصول إلى أفضل نتيجة ممكنة. 🔍 خطوات العمل: تحميل البيانات الطبية ومعالجتها فصل البيانات إلى مدخلات (Features) ومخرجات (Target) تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب واختبار استخدام RobustScaler لمعالجة القيم المتطرفة وتحسين جودة البيانات تدريب عدة نماذج تعلم آلي، منها: Naive Bayes K-Nearest Neighbors (KNN) بعدة قيم مختلفة لـ K Support Vector Machine (SVM - RBF Kernel) تقييم أداء كل نموذج باستخدام: Accuracy + Classification Report (Precision / Recall / F1-Score) مقارنة النتائج لاختيار النموذج الأفضل 💡 مميزات المشروع: ✔️ تطبيق عملي على بيانات طبية حقيقية ✔️ مقارنة بين أكثر من خوارزمية لاختيار الأفضل ✔️ تحسين جودة البيانات باستخدام تقنيات Scaling ✔️ كود منظم وواضح وسهل التعديل ✔️ نتائج دقيقة مدعومة بتقارير تقييم مفصلة 🎯 الهدف من المشروع: بناء نموذج ذكي يساعد في التنبؤ المبكر بمرض القلب، مما يمكن استخدامه كأداة مساعدة في التحليل الطبي واتخاذ القرار.