نموذج تنبؤ أمراض القلب باستخدام تعلم الآلة

هذا المشروع يهدف إلى تحليل بيانات مرضى القلب وبناء نموذج تعلم آلة قادر على التنبؤ بوجود مرض القلب أو عدمه استنادًا إلى البيانات الصحية للمريض. يعتمد المشروع على تقنيات متقدمة لمعالجة البيانات واستخراج الميزات وبناء نماذج تنبؤ قوية، مما يساعد في دعم اتخاذ القرار الطبي وتحسين الكشف المبكر عن المرض.

أهم مكونات المشروع:

تنظيف وتحضير البيانات:

معالجة القيم الناقصة وتحويل المتغيرات الفئوية إلى متغيرات رقمية وتجهيز البيانات للنمذجة.

التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA):

دراسة العلاقات بين المتغيرات الصحية المختلفة مثل العمر، ضغط الدم، الكوليسترول، والنتيجة النهائية لمرض القلب.

إنشاء الميزات (Feature Engineering):

تعديل وتحسين الميزات لتقوية قدرة النموذج على التنبؤ بدقة أكبر.

نمذجة تعلم الآلة:

تدريب وتقييم عدة نماذج تصنيف مثل الانحدار اللوجستي (Logistic Regression)، الغابات العشوائية (Random Forest) وآخرين لتحديد أفضل أداء.

تقييم النموذج:

استخدام مقاييس الأداء المتقدمة (Accuracy, Confusion Matrix, Precision, Recall) لتقدير جودة النموذج.

استخلاص النتائج:

فهم العوامل الصحية الأكثر تأثيرًا على احتمالية الإصابة بأمراض القلب.

يساعد في كشف مبكر عن خطر الإصابة بأمراض القلب

يمكن استخدامه في تطبيقات الرعاية الصحية الذكية

يدعم الأطباء في اتخاذ قرارات علاجية سريعة ودقيقة