Diabetes Prediction Model Using Machine Learning

مشروع متكامل للتنبؤ بالإصابة بمرض السكري باستخدام تقنيات تعلم الآلة، بداية من فهم المشكلة وتحليل البيانات الطبية، ثم تجهيز البيانات ومعالجة القيم غير المناسبة، مرورًا بمرحلة بناء النموذج وتقييم الأداء، وصولًا إلى عرض النتائج بشكل واضح يدعم اتخاذ القرار.

اعتمد المشروع على بيانات مرضى تحتوي على عدة متغيرات طبية مثل مستوى الجلوكوز، ضغط الدم، مؤشر كتلة الجسم، العمر، وغيرها، بهدف التنبؤ باحتمالية إصابة المريض بالسكري. شمل العمل مراحل أساسية مثل تنظيف البيانات، تقسيمها إلى بيانات تدريب واختبار، تدريب نموذج تصنيف، ثم تقييمه باستخدام مؤشرات مثل Accuracy و Confusion Matrix و Classification Report.

كما تم دعم المشروع بعرض تقديمي يوضح خط سير العمل بشكل احترافي، بداية من تعريف المشكلة، واستراتيجية تنظيف البيانات، والهندسة المميزة للخصائص، وتحسين الأداء، وحتى مقارنة النماذج واختيار النموذج النهائي. النتيجة كانت مشروعًا يجمع بين الجانب التحليلي، والجانب التقني، والقدرة على عرض النتائج بصريًا بشكل منظم.