نظام توقع الإصابة بأمراض القلب باستخدام تقنيات Machine Learning

قمت بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي للتنبؤ بإمكانية إصابة الأشخاص بأمراض القلب اعتمادًا على مجموعة من الخصائص الطبية والبيانات الصحية، باستخدام تقنيات Machine Learning. مميزات المشروع: * جمع وتحليل البيانات الطبية من منصة Kaggle. * تنفيذ عمليات تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning & Preprocessing) لتحسين جودة النتائج. * التعامل مع القيم المفقودة وتجهيز البيانات لمرحلة التدريب. * تطبيق خوارزمية AdaBoostClassifier لبناء نموذج تصنيف عالي الدقة. * تدريب النموذج على البيانات واختبار أدائه باستخدام مقاييس التقييم المختلفة. * تحقيق دقة وصلت إلى 97.78% في التنبؤ بحالات الإصابة بأمراض القلب. * تحليل أداء النموذج وتحسينه للوصول إلى أفضل النتائج الممكنة. التقنيات المستخدمة: * Python * Pandas * NumPy * Scikit-learn * Matplotlib * Kaggle Dataset فكرة المشروع: يهدف المشروع إلى مساعدة الأنظمة الطبية في التنبؤ المبكر بأمراض القلب من خلال تحليل بيانات المرضى واستخدام تقنيات التعلم الآلي لتحديد احتمالية الإصابة بدقة عالية.