Heart Disease Prediction Using Machine Learning

يهدف هذا المشروع إلى التنبؤ باحتمالية الإصابة بأمراض القلب باستخدام تقنيات تعلم الآلة. تم استخدام مجموعة بيانات خاصة بأمراض القلب، وإجراء تحليل استكشافي للبيانات لفهم خصائصها والعلاقات بين المتغيرات المختلفة.

تم تطبيق خوارزمية Logistic Regression كنموذج أساسي للتصنيف، مع تجهيز البيانات وتوحيد المقاييس باستخدام StandardScaler. بعد ذلك، تم دمج خوارزمية K-Means Clustering مع Logistic Regression وإجراء ضبط لعدد المجموعات باستخدام GridSearchCV، بهدف دراسة تأثير إضافة خصائص التجميع على أداء النموذج.

وفي النهاية، تمت مقارنة أداء النموذجين باستخدام الدقة (Accuracy)، ومصفوفة الالتباس (Confusion Matrix)، وClassification Report لتحديد النموذج الأفضل في التنبؤ بأمراض القلب.