- أجريت تنظيف البيانات وتحليلًا استكشافيًا (EDA)، مع معالجة القيم المفقودة، وهندسة الميزات (Feature Engineering)، وترميز المتغيرات الفئوية، وتحجيم البيانات (Scaling).

- أنشأت تصورات بيانية باستخدام Matplotlib & Seaborn لتحليل توزيع المتغير المستهدف (Target) وتوزيعات الميزات والعلاقات بين المتغيرات السريرية.

- درّبت وقارنت نماذج Logistic Regression وDecision Tree وRandom Forest باستخدام تقسيم طبقي (Stratified) للبيانات إلى تدريب واختبار.

- قيّمت النماذج باستخدام Accuracy وPrecision وRecall وF1-score ومصفوفة الارتباك (Confusion Matrix)، وحققت دقة اختبار تقارب 93% مع نموذج Random Forest.