نموذج تحليل و ذكاء اصطناعى
تفاصيل العمل
يركّز هذا المشروع على بناء وتقييم نماذج تعلم الآلة لتصنيف المرضى إلى فئات مختلفة من الأدوية بناءً على خصائصهم الطبية. الهدف الأساسي هو التنبؤ بأي من الأدوية الخمسة المتاحة (DrugA، DrugB، DrugC، DrugX، وDrugY) سيكون الأنسب للمريض. يُقدّم المشروع نهجًا شاملًا لبناء نموذج قوي لتصنيف الأدوية، حيث حققت عدة نماذج دقة عالية، ووصل بعضها — مثل Bagging Classifier وCatBoost — إلى دقة كاملة (1.0) على مجموعة الاختبار، مما يشير إلى قدرتها العالية على التنبؤ. يُظهر المشروع استخدامًا فعّالًا لتحليل البيانات وتطبيق مجموعة متنوعة من تقنيات تعلم الآلة لحل مشكلة تصنيف واقعية بنجاح.
مهارات العمل
