اكتشاف وتصنيف السمنة

الذي تم عمله في هذا المشروع:

- معالجة البيانات (Preprocessing): تنظيف ملف ObesityDataSet.csv من القيم المفقودة، ترميز البيانات الفئوية، ومعايرة القيم العددية.

- التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): إجراء تحليل معمّق لاستخلاص الأنماط والعلاقات والاتجاهات داخل البيانات.

- تطوير النموذج: تدريب نموذج الانحدار اللوجستي (Logistic Regression) وتحقيق دقة بلغت 74%، مع حفظ النموذج باستخدام مكتبة Pickle لإعادة الاستخدام بسهولة.

- القيمة التطبيقية: يُمكن الاستفادة من هذا المشروع في التطبيقات الصحية لتسليط الضوء على مشكلة السمنة ومساعدة الأفراد على تعديل عاداتهم مبكراً قبل تفاقم المخاطر الصحية.