نظام التنبؤ بالتكاليف الطبية باستخدام تعلم الآلة

قمت بعمل نموذج للتنبؤ بالتكاليف الطبية للأفراد باستخدام تقنيات تعلم الآلة وتحليل البيانات. يعتمد النظام على مجموعة من العوامل الشخصية والصحية مثل العمر، الجنس، مؤشر كتلة الجسم (BMI)، عدد الأطفال، حالة التدخين، والمنطقة السكنية لتقدير تكاليف التأمين أو الرعاية الصحية المتوقعة. مميزات المشروع: * تنظيف ومعالجة البيانات وتجهيزها للتحليل. * إجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لاكتشاف الأنماط والعلاقات المؤثرة في التكاليف الطبية. * إنشاء تصورات بيانية احترافية باستخدام Matplotlib و Seaborn. * تطبيق تقنيات هندسة الخصائص لتحسين جودة البيانات. * تدريب و تحسين النموذج للتنبؤ بالتكاليف الطبية بدقة عالية. * تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس إحصائية مناسبة لضمان موثوقية النتائج. التقنيات المستخدمة: * Python Pandas NumPy Matplotlib Seaborn Scikit-learn Jupyter Notebook نتائج المشروع: يساعد النظام في تقدير التكاليف الطبية المستقبلية بناءً على البيانات الشخصية والصحية للفرد، مما يساهم في دعم اتخاذ القرارات المتعلقة بالتأمين الصحي وإدارة النفقات الطبية بطريقة أكثر دقة وكفاءة.