Medical Insurance

مشروع التنبؤ بتكاليف التأمين الطبي (Medical Insurance Cost Prediction)

قمت بتطوير مشروع في مجال علم البيانات وتعلم الآلة بهدف التنبؤ بالتكاليف الطبية للأفراد بناءً على مجموعة من الخصائص الديموغرافية والصحية، مثل العمر، ومؤشر كتلة الجسم (BMI)، وعدد الأطفال، وحالة التدخين، والمنطقة الجغرافية.

يركز المشروع على تحليل العوامل التي تؤثر في تكاليف التأمين الطبي، وتطبيق تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات وهندسة الخصائص لبناء نماذج تعلم آلي قادرة على تقدير التكاليف الطبية المتوقعة بدقة مناسبة.

أهم مراحل المشروع:

تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا (Data Cleaning & Preprocessing).

إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) لفهم العلاقات والأنماط.

تحليل القيم المتطرفة (Outliers) والتعامل معها عند الحاجة.

تطبيق التحويلات الرياضية على البيانات لتحسين أداء النماذج.

تنفيذ هندسة الخصائص (Feature Engineering) وتجهيز المتغيرات للتدريب.

تدريب ومقارنة نماذج تعلم الآلة المختلفة.

تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس مثل R² وMSE وRMSE.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python، Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn، Machine Learning، Feature Engineering.

الهدف التجاري من المشروع:

توفير تقديرات للتكاليف الطبية المتوقعة اعتمادًا على بيانات الأفراد، بما يساعد شركات التأمين على تحليل المخاطر، ودعم قرارات التسعير، وفهم العوامل الأكثر تأثيرًا في النفقات الطبية.