نموئج ذكاء اصطناعي لاكتشاف أمراض القلب

مشروع يعتمد على خوارزميات تعلم الآلة لتحليل بيانات المرضى والتنبؤ باحتمالية الإصابة بأمراض القلب.

المميزات

تحليل أكثر من 70 ألف سجل طبي من بيانات حقيقية.

تطبيق EDA واكتشاف القيم الشاذة ومعالجتها.

إنشاء Features جديدة لتحسين الدقة.

تجربة عدة نماذج واختيار الأفضل (Decision Tree) بدقة 82%.

? الأدوات

Python – Pandas – NumPy – Matplotlib – Seaborn – Scikit-learn

النتائج

نموذج Decision Tree حقق 82% دقة مقابل 73% في معظم المحاولات من باقي المشاركين علي موقع Kaggle.