نموذج التنبؤ بأمراض القلب

التنبؤ بأمراض القلب نظرة عامة على المشروع: تم تصميم هذا المشروع للتنبؤ بمخاطر أمراض القلب باستخدام تقنيات التعلم الآلي. من خلال تحليل مجموعة بيانات تحتوي على مقاييس صحية مختلفة، يساعد النموذج في تحديد الأفراد الذين قد يكونون معرضين للخطر، مما قد يساعد في الكشف المبكر والتدخل. الميزات الرئيسية: معالجة البيانات وتنظيفها: معالجة القيم المفقودة وإزالة التكرارات لضمان جودة البيانات. ميزات متدرجة لتحقيق الاتساق وتحسين أداء النموذج. تحليل البيانات الاستكشافية: تصور الميزات الرئيسية وعلاقاتها بالمتغير المستهدف للكشف عن الأنماط في مؤشرات أمراض القلب. اختيار الميزات: استخدام إزالة الميزات المتكررة (RFE) والتحقق المتبادل لتحديد أكثر الميزات تنبؤًا والاحتفاظ بها. تدريب النموذج ومقارنته: تطوير ومقارنة العديد من النماذج، بما في ذلك الانحدار اللوجستي وآلة المتجهات الداعمة (SVM) ونموذج بايز الساذج والغابة العشوائية. إجراء ضبط المعلمات الفائقة للحصول على الأداء الأمثل. تقييم النموذج: تم تقييم النماذج باستخدام مقاييس مثل الدقة والدقة والتذكير ودرجة F1. تم اختيار النموذج الأفضل أداءً بناءً على مقاييس التقييم التفصيلية. التقنيات المستخدمة: Python: للترميز ومعالجة البيانات. المكتبات: numpy وpandas وseaborn وmatplotlib وscikit-learn. النتائج والرؤى: أظهر المشروع مستوى عالٍ من الدقة في التنبؤ بمخاطر الإصابة بأمراض القلب. ومن خلال اختيار الميزات ومقارنة النماذج، قدم النموذج الأفضل أداءً رؤى قيمة وأظهر إمكانية المساعدة في تقييم المخاطر في وقت مبكر.