قمت بتطوير خط أنابيب (Pipeline) متكامل لتطبيق خوارزميات تعلم الآلة بهدف التنبؤ بخطر الإصابة بأمراض القلب باستخدام بيانات UCI Heart Disease.

يشمل المشروع جميع مراحل معالجة البيانات، بناء النماذج، واستخراج الأنماط المخفية.

أهم ما تم تنفيذه:

تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة

ترميز المتغيرات وتصغير القيم (Scaling)

تحليل استكشافي شامل للبيانات (EDA) مع مخططات بصرية

بناء Pipeline جاهز باستخدام ColumnTransformer لمعالجة البيانات

تدريب عدة نماذج تعلم آلة مثل: Logistic Regression, SVM, Random Forest

تطبيق خوارزمية PCA لتقليل الأبعاد وتحسين الأداء

استخدام K-Means لإجراء التجميع واكتشاف الأنماط

تقييم النماذج واختيار النموذج الأفضل وحفظه باستخدام Pickle

هدف المشروع:

فهم أبرز العوامل المؤثرة في الإصابة بأمراض القلب وبناء نموذج دقيق يساعد في التنبؤ بالمخاطر اعتمادًا على البيانات.