calssification - logistic regression

في هذا المشروع، تم تطوير نموذج تصنيف (Classification) باستخدام الانحدار اللوجستي (Logistic Regression) للتنبؤ باحتمالية إصابة الأشخاص بأمراض القلب بناءً على بياناتهم الطبية. يهدف النموذج إلى مساعدة الأطباء والباحثين في اكتشاف الحالات المعرضة للخطر مبكرًا من خلال تحليل العوامل الصحية المختلفة.

تفاصيل العمل:

تحليل البيانات الطبية: تنظيف البيانات، التعامل مع القيم الناقصة، وفهم الأنماط من خلال التحليل الاستكشافي.

اختيار الميزات المهمة: دراسة المتغيرات المؤثرة مثل ضغط الدم، معدل ضربات القلب، نسبة الكوليسترول، وعوامل أخرى.

بناء النموذج: تطبيق Logistic Regression لتحليل العلاقة بين العوامل الصحية واحتمالية الإصابة بأمراض القلب.

تقييم الأداء: قياس دقة النموذج باستخدام مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix)، معامل F1-score، وROC Curve.

تحسين النموذج: ضبط المعاملات واختبار النموذج لضمان دقة وتوازن الأداء.

يُساهم هذا المشروع في المجال الطبي والتشخيص المبكر، حيث يمكن استخدامه لدعم اتخاذ القرار في الرعاية الصحية والحد من المخاطر المحتملة لأمراض القلب.