نظام التنبؤ بأمراض القلب باستخدام تحليل المكونات الرئيسية (PCA) وخوارزمية SVM

مشروع تقني متخصص يهدف إلى دعم القطاع الصحي من خلال بناء نموذج تنبؤي عالي الدقة لتشخيص احتمالية الإصابة بأمراض القلب بناءً على المؤشرات الحيوية والديموغرافية للمريض. القيمة المضافة والمنهجية المتبعة: تحسين كفاءة البيانات (PCA): قمت بتطبيق تقنية تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction) لضمان سرعة معالجة البيانات وإزالة التداخل بين المتغيرات (Multicollinearity)، مما أدى لرفع استقرار النموذج. دقة تنبؤية فائقة: حقق النموذج دقة تصل إلى 91% مع درجة ROC AUC بلغت 0.9474، مما يعكس قدرة النموذج العالية جداً على التمييز بين الحالات السليمة والمصابة بدقة طبية موثوقة. هندسة ميزات احترافية: تم معالجة البيانات المعقدة عبر (One-Hot Encoding) و (Standard Scaling) لضمان أن جميع المؤشرات (مثل الكوليسترول وضغط الدم) تؤثر بشكل عادل وصحيح على قرار الخوارزمية. التحقق من صحة النتائج: تم تقسيم البيانات إلى (تدريب، تحقق، واختبار) لضمان أن النموذج يعمل بكفاءة على بيانات جديدة تماماً ولم يسبق له رؤيتها (Avoiding Overfitting).