مصنف امراض

في هذا المشروع، تم تطوير نموذج تصنيف للأمراض باستخدام تعلم الآلة بناءً على بيانات المرضى. تم تنفيذ المشروع باستخدام لغة Python مع مكتبات Scikit-learn وPandas وNumPy.

التقنيات المستخدمة:

النماذج المستخدمة:

RandomForestClassifier

SVC (Support Vector Classifier)

GradientBoostingClassifier

أدوات التحليل والتقييم:

تم تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار.

تم تقييم أداء النماذج باستخدام دقة التصنيف (Accuracy)، مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix)، وF1-Score.

طريقة التنفيذ:

تحميل البيانات ومعالجتها عبر Pandas.

تطبيق التطبيع (Normalization) على الميزات.

تدريب النماذج الثلاثة، ثم اختبارها على بيانات جديدة.

تصنيف الحالات المرضية إلى "مصاب" أو "غير مصاب" بناءً على التوقعات.

مقارنة أداء النماذج واختيار النموذج الأكثر دقة.