نظام ذكي للتنبؤ بأمراض القلب باستخدام Machine Learning

**نموذج تنبؤ بأمراض القلب باستخدام تقنيات تعلم الآلة** قمت بتطوير نموذج تعلم آلي للتنبؤ بأمراض القلب وتشخيص الحالات المحتملة اعتمادًا على بيانات المرضى والعوامل الطبية المختلفة. يهدف المشروع إلى دعم اتخاذ القرار الطبي من خلال تحليل البيانات الصحية واستخراج الأنماط التي تساعد في التنبؤ بالإصابة بأمراض القلب بدقة عالية. بدأ المشروع بمرحلة تنظيف البيانات ومعالجتها، ثم إجراء تحليل استكشافي شامل (EDA) لفهم العلاقات بين المتغيرات واكتشاف العوامل الأكثر تأثيرًا على الإصابة بالمرض. كما تم تطبيق هندسة الميزات (Feature Engineering) لتحسين جودة البيانات وزيادة كفاءة النماذج المستخدمة. تم تدريب واختبار عدة نماذج من تعلم الآلة ومقارنة أدائها باستخدام مجموعة من المقاييس الإحصائية لضمان اختيار النموذج الأكثر كفاءة. **أبرز مخرجات المشروع:** * تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة وتجهيز البيانات للنمذجة. * تنفيذ تحليل استكشافي شامل للبيانات باستخدام الرسوم البيانية والإحصاءات الوصفية. * تطبيق تقنيات Feature Engineering لتحسين أداء النماذج. * تدريب وتقييم عدة نماذج تشمل: * Logistic Regression * Random Forest * Stacking Ensemble * مقارنة أداء النماذج باستخدام Accuracy وPrecision وRecall وF1-Score. * ضبط Hyperparameters للحصول على أفضل أداء ممكن. * تحقيق أفضل النتائج باستخدام نموذج Random Forest بعد عملية التحسين والتقييم.