online

تحويل البيانات النصية مثل الجنس وحالة التدخين إلى قيم رقمية باستخدام أدوات التشفير (Label Encoding).

تقسيم البيانات إلى مجموعات للتدريب والاختبار.

بناء نموذج تعلم آلي:

تدريب نموذج انحدار خطي لتوقع التكاليف الطبية.

تقييم الأداء باستخدام الأخطاء المربعة المتوسطة (MSE) ومعامل التحديد (R²).

نتائج المشروع:

تحقيق دقة عالية مع معامل تحديد بلغ 0.78، مما يعكس قدرة النموذج على التنبؤ بالتكاليف بشكل جيد.

هذا المشروع يُظهر مهاراتي في تحليل البيانات، بناء النماذج، والتعامل مع مكتبات Python مثل Pandas وMatp