التنبؤ باضطرابات النوم باستخدام تعلم الآلة (Sleep Disorder Prediction)

مشروع تحليل بيانات وتعلم آلة يهدف إلى التنبؤ باضطرابات النوم لدى الأفراد اعتمادًا على نمط حياتهم وبعض المؤشرات الصحية.

تم استخدام مجموعة بيانات Sleep Health and Lifestyle Dataset والتي تحتوي على معلومات مثل:

العمر، الجنس، المهنة

مدة وجودة النوم

مستوى النشاط البدني والتوتر

مؤشر كتلة الجسم (BMI)

ضغط الدم، معدل ضربات القلب، وعدد الخطوات اليومية

طريقة التنفيذ:

معالجة البيانات وتنظيفها (Data Preprocessing)

تحليل استكشافي للبيانات (EDA)

تحويل المتغيرات النصية إلى رقمية باستخدام Label Encoding

بناء نماذج تصنيف باستخدام:

Decision Tree Classifier

Random Forest Classifier

تقييم النماذج باستخدام:

Confusion Matrix

Classification Report

Accuracy و F1-score

النتائج:

نموذج Random Forest حقق أفضل أداء بدقة وصلت إلى 89%

أظهر التحليل أن المهنة، الجنس، وBMI من أكثر العوامل تأثيرًا على اضطرابات النوم

تم التنبؤ بثلاث حالات:

No Disorder

Insomnia

Sleep Apnea