التنبؤ بأمراض القلب باستخدام تقنيات تعلم الآلة

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نموذج ذكي للتنبؤ بإمكانية إصابة الشخص بمرض في القلب بناءً على مجموعة من الخصائص الطبية.

تم استخدام مجموعة بيانات خاصة بمرضى القلب (Heart Dataset) والتي تحتوي على معلومات مثل العمر، الجنس، ضغط الدم، نسبة الكولسترول، معدل ضربات القلب، ومستوى السكر في الدم.

تم تنفيذ مراحل المشروع على النحو التالي:

معالجة البيانات (Data Cleaning):

إزالة القيم المفقودة أو الشاذة وتنظيم البيانات.

التحليل الاستكشافي (EDA):

دراسة العلاقة بين العوامل المختلفة واحتمالية الإصابة بالمرض.

بناء النموذج (Model Building):

تدريب خوارزميات تعلم الآلة مثل Logistic Regression وKNN وRandom Forest للتنبؤ بالنتيجة.

تقييم الأداء (Model Evaluation):

قياس دقة النموذج باستخدام مقاييس مثل Accuracy وRecall وF1-Score.

عرض النتائج:

توضيح أهم العوامل المؤثرة في الإصابة بأمراض القلب من خلال الرسوم البيانية والمقارنات.