نظام التنبؤ بفشل القلب باستخدام Machine Learning وLightGBM

منذ 19 ساعة

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 0
القسم برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات - اخري

حساب المستخدم

Powered By Mohamed A. Bahnsawy

All rights reserved © kaf 2026