نموذج تعلم آلي للتنبؤ بأمراض القلب مع تحليل البيانات وواجهة GUI باستخدام Python

هذا المشروع يهدف إلى تحليل بيانات مرضى القلب وبناء نموذج تعلم آلي للتنبؤ بإمكانية الإصابة بأمراض القلب باستخدام لغة Python.

يتضمن المشروع عدة مراحل من علم البيانات، بداية من تنظيف البيانات ومعالجتها، ثم تحليلها بصريًا لاكتشاف العلاقات بين المتغيرات، وصولًا إلى بناء نموذج تعلم آلي للتصنيف.

المشروع يعتمد على مكتبات Python مثل:

Pandas وNumPy لمعالجة البيانات،

Matplotlib وSeaborn لعرض البيانات بصريًا،

Scikit-learn لبناء نموذج تعلم الآلة.

تم استخدام خوارزمية Random Forest Classifier مع تحسين المعاملات باستخدام GridSearchCV للحصول على أفضل أداء للنموذج.

كما يحتوي المشروع على واجهة رسومية (GUI) باستخدام مكتبة Tkinter تسمح للمستخدم بـ:

تحميل البيانات وتنظيفها

عرض توزيع البيانات

عرض خريطة الارتباط بين المتغيرات

تدريب نموذج التعلم الآلي

عرض Confusion Matrix

معرفة أهم الخصائص المؤثرة في التنبؤ

يساعد هذا المشروع في توضيح كيفية تطبيق تقنيات تحليل البيانات والتعلم الآلي في المجال الطبي للتنبؤ بالأمراض.