Machine Learning لتوقع مخاطر الصحة النفسية

ي هذا الجزء، ركزت على بناء نماذج تعلم آلي للتنبؤ بمخاطر الصحة النفسية بناءً على بيانات استخدام السوشيال ميديا.

استخدمت مكتبات Python مثل Scikit-learn وPandas لتقسيم البيانات، تدريب النماذج، وتقييم الأداء.

قمت بتطبيق Random Forest Classifier وLogistic Regression للتنبؤ بمستويات الاكتئاب والقلق، حيث وصلت دقة النماذج إلى أكثر من 94%.

تم تحليل Feature Importance لتحديد العوامل الأكثر تأثيرًا على الصحة النفسية، مثل: قلة النوم، الاستخدام بدون هدف، الانشغال عن الأنشطة اليومية.

دمجت النتائج في Dashboard تفاعلي يعرض التنبؤات حسب العمر، المنصة، والسلوكيات المختلفة، مما يسمح بالتفاعل واستكشاف السيناريوهات المختلفة.

هذا الجزء يُظهر قدرتي على تحويل البيانات الخام إلى نماذج تنبؤية دقيقة وقابلة للتطبيق، وإبراز مهاراتي في استخدام أدوات وتقنيات التعلم الآلي الحديثة.