تحليل بيانات مرضى السكري وبناء نماذج تعلم الآلة

السلام عليكم و رحمة الله ,في هذا المشروع قمتُ بتحليل مجموعة بيانات خاصة بمرضى السكري، وتنفيذ سلسلة خطوات تبدأ من تنظيف البيانات حتى بناء النماذج التنبؤية.

المهام المنجزة:

تنظيف البيانات (إزالة القيم المكررة والأعمدة غير المهمة).

معالجة البيانات الفئوية باستخدام One-Hot Encoding.

تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار باستخدام train_test_split.

معالجة مشكلة عدم توازن البيانات باستخدام SMOTE.

بناء نماذج تعلم الآلة مثل: Random Forest Classifier و Decision Tree Classifier.

تقييم النماذج باستخدام الدقة (Accuracy) ومؤشرات الأداء الأخرى.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python – Pandas – NumPy – Matplotlib – Seaborn – Scikit-learn – imbalanced-learn

هذا المشروع يعكس مهارتي في الجمع بين تنظيف البيانات، تحليلها، والتعلم الآلي لاستخراج نتائج دقيقة يمكن الاعتماد عليها.