معالجة وتحليل البيانات باستخدام seaborn و Matplotlib

? نبذة عن الخدمة

أقدّم مشروع تحليل بيانات وتعلّم آلة (Machine Learning) لتوقّع الحالة الصحية للأفراد وتصنيفهم إلى Healthy / Diseased اعتمادًا على بيانات صحية ونمط حياة حقيقي.

المشروع مبني باستخدام Pipeline احترافي يبدأ من معالجة البيانات وتنظيفها، مرورًا بهندسة الخصائص، ومعالجة عدم توازن البيانات، وحتى تدريب وتقييم نماذج التنبؤ بدقة عالية.

⚙️ ما الذي يشمله المشروع؟

تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة

Encoding و Scaling للبيانات

معالجة عدم توازن البيانات باستخدام SMOTE

بناء وتدريب نماذج Random Forest و XGBoost

تحسين الأداء باستخدام GridSearchCV

تقييم النموذج باستخدام ROC-AUC و F1-score و Recall

✅ مميزات الخدمة

✔️ نموذج دقيق وقابل للتطبيق

✔️ كود منظم واحترافي

✔️ مناسب للمشاريع الأكاديمية والعملية

✔️ شرح واضح لكل خطوة