Brain Stroke Analysis & Prediction

مشروع تحليل بيانات وتعلم آلة يهدف إلى دراسة البيانات المرتبطة بالسكتات الدماغية وبناء نماذج قادرة على التنبؤ بالحالات اعتمادًا على الخصائص المتاحة في البيانات.

شمل المشروع تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة وتجهيز المتغيرات، ثم إجراء تحليل استكشافي للبيانات EDA لفهم توزيع الخصائص ودراسة العلاقات والأنماط المرتبطة بحدوث السكتة الدماغية.

بعد تجهيز البيانات، تم بناء ومقارنة مجموعة من خوارزميات تعلم الآلة للتصنيف، شملت Logistic Regression وSupport Vector Machine (SVM) وK-Nearest Neighbors (KNN) وRandom Forest، مع تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس التقييم المناسبة ومقارنة النتائج لاختيار النموذج الأفضل.

الأدوات والمهارات المستخدمة:

Python، Pandas، NumPy، Scikit-learn، Data Cleaning، EDA، Statistical Analysis، Machine Learning، Classification، Model Evaluation، Data Visualization.