نموذج ذكاء اصطناعي لتشخيص مرض السكري .
تم استخدام:
بايثون
SKlearn لبناء الموديل
numpy ,matplotlib, pandas لمعالجة البيانات و هندسة المميزات
من التحديات :
صغر حجم مجموعة البيانات
و جود قيم متطرفة في البيانات و كان هناك بيانات ناقصة
تم التغلب عليها عن طريق:
Logistic regression imputation, class oversampling, Grid search