انشاء موديل (مرض السكر )

في هذا المشروع قمت بتحليل بيانات خاصة بمرض السكري بهدف دراسة العوامل المؤثرة في احتمالية الإصابة بالمرض، واستخراج رؤى تساعد على فهم البيانات ودعم اتخاذ القرارات الطبية المبنية على البيانات. بدأت بتنظيف البيانات باستخدام **Python** ومكتبة **Pandas**، حيث تم التعامل مع القيم المفقودة، وإزالة البيانات المكررة، وتصحيح أنواع البيانات لضمان جودة التحليل. بعد ذلك استخدمت **NumPy** لإجراء العمليات الحسابية والإحصائية، ثم أجريت **التحليل الاستكشافي للبيانات (Exploratory Data Analysis - EDA)** لفهم توزيع البيانات وتحليل العلاقة بين المتغيرات مثل العمر، ومستوى الجلوكوز، وضغط الدم، ومؤشر كتلة الجسم (BMI)، وعدد مرات الحمل، والعوامل الأخرى المرتبطة بالإصابة بمرض السكري. ولعرض النتائج بصورة واضحة، استخدمت **Matplotlib** و**Seaborn** لإنشاء رسوم بيانية توضح توزيع البيانات، والعلاقات بين المتغيرات، ومصفوفة الارتباط (Correlation Matrix)، مما ساعد في تحديد أهم العوامل المؤثرة. كما تم استخدام **Scikit-learn** لبناء نموذج تعلم آلة للتنبؤ بإمكانية الإصابة بمرض السكري اعتمادًا على البيانات الطبية، مع تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل **Accuracy** و**Precision** و**Recall** و**F1-Score** لضمان جودة النتائج. **الأدوات والتقنيات المستخدمة:** * Python * Pandas * NumPy * Matplotlib * Seaborn * Scikit-learn * Jupyter Notebook **النتائج:** * تنظيف وتجهيز البيانات الطبية. * إجراء تحليل استكشافي شامل واستخراج أهم المؤشرات. * إنشاء رسوم بيانية احترافية توضح العلاقات بين المتغيرات. * تحديد أكثر العوامل ارتباطًا بالإصابة بمرض السكري. * بناء نموذج تنبؤ يساعد في تقدير احتمالية الإصابة بالمرض اعتمادًا على البيانات المتاحة.