Diabetes Prediction App

هذا المشروع يهدف إلى التنبؤ باحتمالية الإصابة بالسكري استنادًا إلى مجموعة من المعايير الصحية المختلفة، باستخدام عدة نماذج تعلم آلي. يتضمن المشروع تحليل البيانات الأولي ومعالجتها، مثل تحجيم الخصائص و تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار. ثم يقوم بتدريب عدة نماذج مثل K-أقرب الجيران (KNN)، الانحدار اللوجستي، شجرة القرار، الغابة العشوائية (Random Forest)، و آلة الدعم الشعاعي (SVM).

الخصائص الرئيسية:

التنبؤ باحتمالية الإصابة بالسكري: استخدام نماذج تعلم آلي متعددة للتنبؤ بما إذا كان الفرد يعاني من السكري بناءً على معايير صحية.

معالجة البيانات الأولية: يشمل المشروع تحليل البيانات المبدئي وتحجيم الخصائص وتقسيم البيانات.

واجهة تفاعلية: يوفر المشروع واجهة تفاعلية باستخدام ipywidgets تسمح للمستخدمين بإدخال بياناتهم للحصول على تنبؤات في الوقت الفعلي حول احتمالية الإصابة بالسكري