نظام التنبؤ بفشل القلب باستخدام Machine Learning وLightGBM

منذ 3 أيام

اطلب عمل مماثل

عرض العمل

الوصف

طورت نموذجًا لتوقع احتمالية وفاة مرضى فشل القلب اعتمادًا على بيانات سريرية، باستخدام تقنيات تعلم الآلة ومعالجة البيانات.

يتضمن المشروع:

- تنظيف وتجهيز البيانات.
- معالجة عدم توازن البيانات باستخدام SMOTE.
- إجراء Feature Engineering لتحسين البيانات المستخدمة في التدريب.
- استخدام RobustScaler لمعالجة اختلاف نطاقات المتغيرات.
- تدريب نموذج LightGBM للتصنيف.
- تقييم أداء النموذج باستخدام Test Set وStratified Cross-Validation.
- حفظ النموذج وملفات المعالجة لاستخدامها في التطبيق.
- إنشاء واجهة تفاعلية باستخدام Gradio تسمح بإدخال بيانات المريض والحصول على التنبؤ.
- تجهيز المشروع ليكون قابلًا للنشر والاستخدام كتطبيق تفاعلي.

معالجة البيانات بايثون التعلم الآلي

التفاصيل

المشاهدات 0
المفضلة 1
القسم برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات - اخري

حساب المستخدم

Powered By Mohamed A. Bahnsawy

All rights reserved © kaf 2026