تحليل بيانات مرضى السكر واستنتاج الشخص المريض

نعمل على إنشاء نموذج تعلّم آلي لتحليل بيانات مرض السكري، حيث يتم جمع ومعالجة بيانات متعددة الخصائص تتضمن معلومات عن المرضى (مثل العمر، والجنس، ومستوى الجلوكوز في الدم، وضغط الدم، وغيرها). يهدف النموذج إلى التنبؤ بإصابة الشخص بالسكري بناءً على هذه العوامل.

الخطوات الرئيسية:

1-معالجة البيانات: تنظيف وتنسيق البيانات للتعامل مع القيم الناقصة أو الشاذة، وتطبيق تقنيات تطبيع البيانات لتسهيل عملية التدريب.

2-اختيار الميزات: تحليل وتحديد الميزات المهمة للتنبؤ، مما يسهم في تقليل الأبعاد وزيادة كفاءة النموذج.

3-تقسيم البيانات: تقسيم البيانات إلى مجموعات للتدريب والاختبار لضمان دقة التقييم.

4-بناء النموذج: اختيار خوارزمية تعلّم مناسبة، مثل شجرة القرار أو الانحدار اللوجستي أو شبكات الأعصاب، وتدريب النموذج باستخدام بيانات التدريب.

5-تقييم النموذج: اختبار النموذج باستخدام مجموعة البيانات الاختبارية وقياس الأداء باستخدام معايير مثل الدقة والموثوقية ومعدل الاسترجاع.

6-تحسين النموذج: ضبط المعاملات وتطبيق تقنيات تحسين مثل Grid Search أو التدريب التكراري لزيادة كفاءة ودقة النموذج.