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