هدف المشروع هو التنبؤ بوجود مرض القلب أو عدمه اعتمادًا على مجموعة من المؤشرات والبيانات الطبية.

تم استخدام Python ومكتبات Pandas وNumPy لتحميل البيانات واستكشافها من خلال فحص الصفوف، الأبعاد، أنواع البيانات والقيم المفقودة. كما تم تنظيف البيانات وتحويل العمود المستهدف Heart Disease من قيم نصية (Presence/Absence) إلى قيم رقمية (1/0)، ثم فصل المتغيرات المستقلة X عن المتغير المستهدف y.

بعد ذلك تم تقسيم البيانات إلى 80% للتدريب و20% للاختبار باستخدام train_test_split تم بناء وتدريب نموذج Random Forest Classifier للتصنيف والتنبؤ بحالة المريض.

وأخيرًا، تم اختبار النموذج على بيانات الاختبار وقياس أدائه باستخدام Accuracy Score لتقييم مدى دقة التنبؤات.