Classification - K-Nearest Neighbors

في هذا المشروع، تم استخدام خوارزمية أقرب الجيران (K-Nearest Neighbors - KNN) لتصنيف المرضى بناءً على احتمالية إصابتهم بأمراض القلب. تعتمد هذه الخوارزمية على مقارنة بيانات المرضى الجدد مع بيانات سابقة لتحديد الفئة التي ينتمي إليها كل مريض وفقًا لأقرب الجيران له في مجموعة البيانات.

تفاصيل العمل:

تحليل البيانات الطبية: تنظيف البيانات، التعامل مع القيم الناقصة، واستخدام التحليل الاستكشافي لفهم العوامل المؤثرة على أمراض القلب.

اختيار الميزات المهمة: تحديد أهم المتغيرات مثل ضغط الدم، معدل ضربات القلب، نسبة الكوليسترول، وغيرها لتحسين دقة التصنيف.

بناء نموذج KNN: تطبيق خوارزمية K-Nearest Neighbors لتصنيف المرضى وفقًا لأقرب الجيران لهم بناءً على المسافة الإقليدية (Euclidean Distance).

ضبط عدد الجيران (K): اختبار عدة قيم لمعامل K لاختيار العدد الأمثل الذي يحقق أعلى دقة في التنبؤ.

تقييم الأداء: استخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy)، استدعاء (Recall)، معامل F1-score، وROC Curve لتقييم جودة النموذج.

يُعد هذا النموذج أداة قوية في المجال الطبي، حيث يمكن أن يساعد الأطباء في تحديد الحالات عالية الخطورة واتخاذ قرارات مبنية على البيانات لدعم التشخيص المبكر لأمراض القلب.