نموذج تنبؤي لتشخيص مرض الزهايمر باستخدام التعلم الآلي (Machine Learning)

نموذج تنبؤي لتشخيص مرض الزهايمر باستخدام التعلم الآلي (Machine Learning) – مشروع متكامل من التحليل إلى النشر

منذ يومين

اطلب عمل مماثل

عرض العمل

الوصف

طورت مشروع تعلم آلي متكامل لتوقع وتشخيص مرض الزهايمر اعتمادًا على 2149 سجلًا طبيًا و34 متغيرًا سريريًا وديموغرافيًا. كان الهدف Diagnosis ثنائيًا 0 طبيعي و1 مصاب. نفذت Pipeline احترافي بدأ بـ EDA وتحليل الارتباطات وتحديد أهم العوامل مثل MMSE والعمر والتاريخ العائلي، ثم تقسيم البيانات 80 تدريب و20 اختبار وتطبيق StandardScaler. دربت 10 نماذج تصنيف منها Logistic Regression وRandom Forest وXGBoost وStacking. تفوقت نماذج Ensemble بوضوح، وحقق XGBoost أفضل أداء بدقة 94.8% وF1-Score 92.6%. أبرز المشروع قوة الأساليب الشجرية في التقاط الأنماط الطبية المعقدة وإمكانية تطوير النموذج كتطبيق ويب لدعم التشخيص المبكر. استخدمت Python وPandas وScikit-learn وXGBoost.

التفاصيل

المشاهدات	0
المفضلة	0
القسم	برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات - اخري

حساب المستخدم

Nour Hatem

بائع مستوي: جديد

محلل بيانات

0.0 (0)

| اخر ظهور: منذ 16 دقيقة

محلل بيانات محترف ومهندس ذكاء اصطناعي، أؤمن بأن البيانات التي لا تُفهم جيدا هي فرصة ضائعة، وهنا يأتي دوري لجعلها تتحدث بلغة الأعمال وتتحول إلى خطوات تُنفيذ

وظفني