نموذج متكامل لتنبؤ تكاليف التأمين الطبي

مشروع متكامل في تعلّم الآلة يهدف إلى توقع تكاليف التأمين الطبي للأفراد بناءً على العوامل الديموغرافية ونمط الحياة مثل العمر، ومؤشر كتلة الجسم (BMI)، وحالة التدخين، والمنطقة الجغرافية.

يتضمن المشروع مراحل متقدمة من معالجة البيانات، وترميز الخصائص (Feature Encoding)، وتجربة عدة خوارزميات انحدار تشمل Linear Regression و Random Forest و XGBoost، للوصول إلى أفضل أداء تنبؤي ممكن.

التقنيات المستخدمة

Python

Scikit-learn

XGBoost

Pandas

NumPy

Matplotlib

Seaborn