التنبؤ بالإصابة بمرض السكري

تطوير نموذج ذكي يمكنه التنبؤ بإصابة الشخص بمرض السكري بناءً على مجموعة من الخصائص الصحية مثل: مستوى الجلوكوز في الدم، ضغط الدم، مؤشر كتلة الجسم، وعدد مرات الحمل.

التقنيات المستخدمة:

تحليل البيانات وهندسة الخصائص (Feature Engineering):

تم تحليل البيانات والتعامل مع القيم الشاذة والمفقودة وتجهيز البيانات لتكون مناسبة للنماذج.

النماذج المستخدمه

(Random Forest)

(KNN)

(SVC)

تحسين النموذج باستخدام البحث الشبكي (GridSearchCV) لاختيار أفضل المعاملات (Hyperparameters)

تقييم النماذج:

تم الاعتماد على مصفوفة الالتباس (Confusion Matrix) وتقرير التصنيف (Classification Report)

كما تم قياس الأداء باستخدام الدقة (Accuracy) ودقة F1 (F1 Score) لضمان التوازن بين Precision وRecall.

النتيجة:

من خلال تجربة نماذج مختلفة وتحسين إعداداتها باستخدام GridSearchCV، تم الوصول إلى دقة تصل إلى 99% وF1 Score = 1 في بعض النماذج، مما يدل على كفاءة النموذج العالية في التنبؤ بالإصابة بدقة متناهية.