يهدف هذا المشروع إلى تطوير نموذج تعلم آلي باستخدام Random Forest للتنبؤ بمرض السكري بناءً على بيانات المرضى الصحية، مما يساهم في التشخيص المبكر. توليت معالجة البيانات، واختيار الميزات الأكثر تأثيرًا، وتدريب النموذج، مع تقييم أدائه باستخدام مقاييس الدقة، والتخصص، والاسترجاع، ومعامل F1.
نتائج الأداء:
️ الدقة (Accuracy): 85%
️ الدقة الإيجابية (Precision): 83%
️ الاسترجاع (Recall): 80%
️ معامل F1: 81.5%
ساعد النموذج في تحديد الأفراد الأكثر عرضة للخطر، مما عزز الكشف المبكر والوقاية. شملت مساهماتي تحسين أداء النموذج، وضمان سلامة البيانات، وتصميم تصورات تحليلية لدعم عملية اتخاذ القرار بشكل أكثر فعالية.
تحليل البيانات بشكل دقيق، واستخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ، يجعل من هذا النموذج أداة قوية لدعم القرارات الطبية وتحسين الرعاية الصحية.
| اسم المستقل | حنين ا. |
| عدد الإعجابات | 0 |
| عدد المشاهدات | 5 |
| تاريخ الإضافة | |
| تاريخ الإنجاز |
