Training multiple models on Heart Failure Prediction Dataset to choose the best Model

قمت بتطوير مشروع لتحليل بيانات طبية خاصة بتنبؤ أمراض القلب باستخدام تقنيات التعلم الآلي (Machine Learning).

استخدمت مجموعة من الخوارزميات مثل: Decision Tree, Logistic Regression, KNN, Random Forest, XGBoost, CatBoost, LightGBM.

طبقت خطوات معالجة البيانات (تنظيف، ترميز المتغيرات النوعية، تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار).

قمت بمقارنة النماذج من حيث الدقة والقدرة على التعميم للوصول لأفضل أداء.

أثبتت النماذج التجميعية (مثل Random Forest وCatBoost) تفوقها على النماذج التقليدية في دقة التنبؤ.

المشروع يعكس خبرتي في:

تحليل البيانات ومعالجتها

تصميم وبناء نماذج تعلم آلي

تقييم الأداء والمقارنة بين الخوارزميات