Diabetes Prediction

-نموذج تنبؤ بهدف التحقق من احتمالية إصابة الشخص بمرض السكري بناءً على بيانات طبية.

-حقق دقة بلغت 92% باستخدام نماذج Decision Tree، Logistic Regression، وSVC مع تقنية SMOTE لعينات حجمها 20,000.

-تم إجراء معالجة مبدئية للبيانات بما في ذلك التعامل مع القيم الناقصة والتحقق من توزيع البيانات.

-تم تطبيق مقياس StandardScaler لتحسين أداء النماذج عند وجود فروق كبيرة بين القيم.

-تم تجربة نماذج متعددة منها: Logistic Regression، Decision Tree، Random Forest، وK-Nearest Neighbors.

-تم استخدام مقاييس تقييم مثل Confusion Matrix وAccuracy وClassification Report لتحليل النتائج.

-المشروع تم تنفيذه باستخدام Python ومكتبات مثل Pandas، NumPy، Scikit-learn، وMatplotlib.