Stroke Prediction Analysis Using Python

قمت ببناء وتطوير نموذج تعلم آلة (Machine Learning) متكامل للتنبؤ باحتمالية إصابة المرضى بالسكتة الدماغية بناءً على مؤشراتهم الصحية والسريرية.

أبرز المهام والتحليلات التي قمت بها في المشروع:

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): قمت بدراسة وتصور البيانات لفهم تأثير عوامل مثل (السن، ضغط الدم المرتفع، أمراض القلب، مستويات الجلوكوز، ومؤشر كتلة الجسم BMI) على احتمالية الإصابة.

تجهيز وهندسة البيانات (Data Preprocessing): معالجة القيم المفقودة، وترميز المتغيرات النصية (One-Hot Encoding)، وحل مشكلة عدم توازن البيانات (Imbalanced Data) لضمان دقة النموذج.

بناء وتقييم النماذج: تجربة وتدريب عدة خوارزميات تصنيف (Classification Models) واختيار النموذج الأفضل بناءً على مقاييس الأداء مثل الـ Accuracy والـ Recall لتقليل نسبة الخطأ في التشخيص الطبي.

الأدوات المستخدمة:

Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Seaborn, Matplotlib)