بناء نموذج تنبؤي متكامل لاكتشاف الإصابة بمرض السكري باستخدام ML

معالجة متقدمة للبيانات باستخدام:

PCA لتبسيط البيانات مع الحفاظ على دقة النموذج

SMOTE لمعالجة عدم التوازن في الفئات

StandardScaler لتوحيد البيانات

بناء وتقييم 8 نماذج تعلم آلي، منها:

Logistic Regression

Random Forest

Gradient Boosting

SVM, KNN, Decision Tree, Naive Bayes, AdaBoost

تحسين النموذج باستخدام:

Grid Search لضبط المعلمات

Cross-Validation لضمان ثبات النتائج

تقارير مرئية واضحة تشمل:

مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix)

التقرير التصنيفي (Classification Report)

خرائط حرارية (Heatmaps)

مخططات توضيحية للبيانات