Alzheimer’s Disease Classification using Machine Learning

طورت مشروعًا لتصنيف حالات مرض الزهايمر باستخدام تقنيات Machine Learning، بهدف التمييز بين ثلاث حالات: Normal وMCI وAlzheimer’s Disease.

اعتمدت على بيانات AIBL، وقمت بتنظيف البيانات وتجهيزها، ثم تحليل المتغيرات وتحديد أهم الـFeatures المؤثرة في عملية التصنيف.

استخدمت أكثر من أسلوب لاختيار الـFeatures، من بينها LASSO وRandom Forest Feature Importance، بالإضافة إلى تجربة مجموعات مختلفة من الـFeatures ومقارنة تأثيرها على أداء النموذج.

بعد ذلك، تم تدريب ومقارنة نماذج Machine Learning، مع استخدام XGBoost للتصنيف النهائي وتقييم النتائج على بيانات الاختبار.

حقق النموذج نتيجة تقارب 0.95 على مجموعة الاختبار، مع التركيز على بناء Pipeline تبدأ من Data Preprocessing وFeature Selection، مرورًا ببناء النموذج، وصولًا إلى Model Evaluation.