مشروع تعلم اله يهدف الى التنبؤ بتكاليف التأمين الصحي للأفراد

مشروع Healthcare Insurance ML Prediction يهدف إلى التنبؤ بتكاليف التأمين الصحي للأفراد اعتمادًا على مجموعة من الخصائص مثل العمر، مؤشر كتلة الجسم (BMI)، عدد الأطفال، حالة التدخين، والمنطقة الجغرافية.

تم تنفيذ المشروع باستخدام تقنيات تعلم الآلة، حيث تم تطبيق نموذجين رئيسيين:

Linear Regression للتنبؤ بالعلاقة الخطية بين المتغيرات.

K-Nearest Neighbors (KNN) كنموذج غير خطي يعتمد على أقرب الجيران.

مراحل العمل:

Data Handling

تحميل البيانات والتأكد من سلامتها

التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values)

إزالة القيم الشاذة (Outliers) إن وجدت

Data Preprocessing

تحويل المتغيرات الفئوية (Categorical) باستخدام Encoding

عمل Feature Scaling (خصوصًا مهم لـ KNN)

تقسيم البيانات إلى Training و Testing

Model Training

تدريب نموذج Linear Regression

تدريب نموذج KNN مع اختيار أفضل قيمة لـ K

Model Evaluation

تم تقييم النماذج باستخدام:

Mean Absolute Error (MAE)

Mean Squared Error (MSE)

R² Score

ومقارنة الأداء بينهمز