التنبؤ بأمراض القلب عن طريق التعلم الالي

هذا المشروع يهدف إلى التنبؤ باحتمالية إصابة الشخص بأمراض القلب اعتمادًا على البيانات الطبية الخاصة به (مثل العمر، ضغط الدم، معدل الكوليسترول، وغيرها).

خطوات العمل:

استكشاف البيانات (EDA): تحليل خصائص البيانات وفهم العلاقات بين المتغيرات.

معالجة البيانات: تنظيف البيانات وتجهيزها للتدريب.

بناء عدة نماذج تعلم آلي: مثل Logistic Regression، Random Forest، KNN، SVM، Gradient Boosting وغيرها.

المقارنة بين النماذج: باستخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy)، F1-score، Precision، و Recall لتحديد النموذج الأفضل.

تفسير النتائج: عرض أداء النماذج مع جداول ورسوم بيانية توضح الفروق.

الهدف من المشروع هو اختبار أكثر من خوارزمية تعلم آلي وتحديد النموذج الأمثل الذي يمكن الاعتماد عليه في التنبؤ بأمراض القلب بدقة عالية.