Diabetes Prediction Using Machine Learning | Data Analysis & Model Evaluation

طورت مشروعًا للتنبؤ باحتمالية الإصابة بمرض السكري باستخدام تقنيات التعلم الآلي، بدايةً من تحليل البيانات وتنظيفها وتجهيزها، وصولًا إلى تدريب نماذج التصنيف وتقييم أدائها.

يتضمن المشروع:

- تحليل البيانات واكتشاف الأنماط والعلاقات بين المتغيرات.

- معالجة القيم المفقودة وتجهيز البيانات للتدريب.

- استخدام تقنيات معالجة عدم توازن الفئات.

- تدريب ومقارنة نماذج تعلم آلي مختلفة، مثل Random Forest وLogistic Regression وKNN.

- تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس الدقة والاستدعاء وF1-Score ومصفوفة الالتباس.

- إنشاء واجهة تفاعلية باستخدام Gradio لعرض نتائج التنبؤ.

الأدوات المستخدمة: Python، Pandas، NumPy، Scikit-learn، Matplotlib، Seaborn، Gradio.

المشروع يهدف إلى تطبيق مفاهيم التعلم الآلي على البيانات الصحية، ولا يُستخدم كبديل للتشخيص الطبي.