تم تنفيذ هذا المشروع باستخدام تقنيات تعلم الآلة لبناء نموذج تصنيفي قادر على التنبؤ باحتمالية إصابة المريض بأمراض القلب اعتمادًا على مجموعة من البيانات الطبية والديموغرافية. يشمل العمل تحليل البيانات الطبية للمريض مثل العمر، الجنس، ضغط الدم، مستوى الكوليسترول، معدل ضربات القلب، وخصائص أخرى مؤثرة على صحة القلب.
تمت معالجة البيانات وتنظيفها وإعدادها للتدريب، ثم تجربة عدة خوارزميات تعلم آلي مثل Logistic Regression وRandom Forest وXGBoost وCatBoost وغيرها، بهدف الوصول إلى أفضل أداء ممكن.
كما تم تقييم النماذج باستخدام مقاييس متعددة مثل الدقة (Accuracy) ودرجة F1 والدقة المتوازنة، وقد تم اختيار النموذج الأفضل بناءً على الأداء العام والتوازن بين الدقة والقدرة على التعميم.
يهدف المشروع إلى المساهمة في دعم التشخيص المبكر لأمراض القلب، مما يساعد في تحسين القرارات الطبية وتقليل المخاطر الصحية المحتملة.
