موديل لتصنيف الرعايه

تطوير نظام يعتمد على **Machine Learning** لتصنيف المرضى إلى مستويات مختلفة من الرعاية بناءً على مجموعة من البيانات والخصائص الصحية، بهدف دعم عملية تحديد مستوى الرعاية المناسب لكل حالة.

شمل المشروع تحليل واستكشاف البيانات (EDA)، ومعالجة القيم المفقودة والبيانات غير الصحيحة والتكرارات، بالإضافة إلى معالجة المتغيرات النصية وتطبيق تقنيات تجهيز البيانات المناسبة. تم بعد ذلك تدريب ومقارنة عدة نماذج تصنيف واختيار النموذج الأفضل بناءً على مجموعة من مؤشرات الأداء، مع التركيز على **Accuracy وPrecision وRecall وF1-Score**.

كما تم تحويل النموذج إلى تطبيق تفاعلي باستخدام **Streamlit**، يسمح بإدخال بيانات المريض والحصول على مستوى الرعاية المتوقع بشكل مباشر.

**التقنيات المستخدمة:** Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, SMOTE, Streamlit.