ECG catigorized with ML

مشروع تعلم آلي لتصنيف إشارات تخطيط القلب (ECG) تلقائياً باستخدام خوارزمية Random Forest.

يعتمد المشروع على:

- مجموعة بيانات MIT-BIH Heartbeat من Kaggle (mitbih_train.csv / mitbih_test.csv)

- تحضير البيانات: تطبيع الإشارات باستخدام StandardScaler

- نموذج Random Forest بـ 200 شجرة قرار مع دعم المعالجة المتوازية

- تقييم شامل بـ classification_report

- حفظ النموذج والـ scaler بصيغة .pkl للنشر

النتيجة: نموذج قادر على تصنيف حالات القلب إلى 5 فئات (طبيعي + 4 أنواع من الشذوذات) بدقة عالية.