diabetes Prediction

وصف المشروع: يهدف هذا المشروع إلى بناء نظام ذكي يساعد في التشخيص الطبي المبكر. يقوم النظام بمهمتين رئيسيتين: الأولى هي التنبؤ باحتمالية إصابة المريض بالسكري بناءً على فحوصاته الطبية، والثانية هي تقسيم المرضى إلى مجموعات (Clusters) بناءً على تشابه حالتهم الصحية لتسهيل وضع خطط علاجية مخصصة.

⚙️ طريقة التنفيذ (كيف قمتِ ببنائه):

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): قمتِ باستخدام مكتبات Seaborn و Matplotlib لرسم خرائط حرارية (Heatmaps) ومخططات بيانية لفهم توزيع البيانات واكتشاف أي اختلال في الفئات (Class Imbalance).

معالجة البيانات (Preprocessing): قمتِ بتنظيف البيانات من القيم الشاذة (Outliers) باستخدام مخططات الصندوق (Boxplots) لضمان دقة النموذج.

التعلم غير الخاضع للإشراف (Clustering): طبقتِ خوارزمية K-Means واستخدمتِ "طريقة الكوع" (Elbow Method) لتحديد العدد الأمثل للمجموعات، مما ساعد في تصنيف المرضى إلى فئات مخاطر مختلفة.

التعلم العميق (Deep Learning): قمتِ ببناء وتدريب شبكة عصبية باستخدام TensorFlow/Keras على مدار 45 دورة (Epochs) لتحقيق دقة عالية في التنبؤ بالمرض.