نظام الكشف عن أمراض القلب باستخدام تعلم الآلة

في هذا المشروع، تم تطوير نموذج تعلم آلة لتشخيص أمراض القلب بناءً على بيانات طبية متعددة. يعتمد النموذج على تحليل البيانات الطبية للمرضى، مثل ضغط الدم، معدل ضربات القلب، نوع الألم الصدري، ومستوى الكوليسترول، من أجل التنبؤ باحتمالية إصابة الشخص بأمراض القلب

تم تطبيق عدة خوارزميات تعلم آلة (مثل الانحدار اللوجستي، شجرة القرار، الغابات العشوائية، والشبكات العصبية) لاختيار النموذج الأكثر دقة في التنبؤ بالحالة الصحية للمريض. كما تم إجراء **تحليل استكشافي للبيانات (EDA) وتنفيذ تحسين للميزات لزيادة دقة النموذج وتقليل الأخطاء.

التقنيات المستخدمة:

معالجة البيانات وتنظيفها

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA)

تطبيق خوارزميات تعلم الآلة المختلفة

تقييم أداء النموذج باستخدام معايير مثل الدقة (Accuracy) والاسترجاع (Recall)

تحسين النموذج لتحقيق أعلى كفاءة