Cardiovascular Disease Prediction

التنبؤ بأمراض القلب باستخدام تعلم الآلة

في هذا المشروع قمت بتطوير نموذج للتنبؤ باحتمالية الإصابة بأمراض القلب باستخدام تقنيات تعلم الآلة والتعلم العميق اعتمادًا على بيانات طبية.

تم تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا مثل حساب BMI، تحويل العمر إلى سنوات، إزالة القيم الشاذة، ومعالجة عدم توازن البيانات باستخدام SMOTE.

تم تطبيق عدة نماذج تعلم آلة مثل Logistic Regression وDecision Tree وNaive Bayes وKNN وRandom Forest.

كما تم بناء نموذج شبكة عصبية باستخدام TensorFlow/Keras وحقق دقة تصل إلى 95%.

أظهرت النتائج أن نماذج Random Forest والشبكات العصبية كانت الأكثر دقة، مما يوضح فعالية الذكاء الاصطناعي في الكشف المبكر عن أمراض القلب.