تنبؤ مرض السكري باستخدام تقنيات تعلم الآلة

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نموذج تنبؤي للكشف عن مرض السكري باستخدام خوارزميات تعلم الآلة. تم تدريب عدة نماذج مثل Gradient Boosting، Random Forest، Logistic Regression، K-Nearest Neighbors، و Decision Tree على بيانات طبية لتحديد الأنماط التي تشير إلى احتمالية الإصابة بالمرض. تم تقييم أداء النماذج بناءً على دقتها، حيث أظهر GradientBoostingClassifier أعلى دقة بنسبة 0.9709، يليه RandomForestClassifier بنسبة 0.9687. يمكن استخدام هذا النموذج للمساعدة في التشخيص المبكر، مما يسهم في تحسين الرعاية الصحية واتخاذ التدابير الوقائية المناسبة.