Predicting breast cancer using machine learning

مشروع "توقع سرطان الثدي" هو عمل تحليلي يهدف إلى تصنيف الأورام في الثدي إلى حميدة (B) أو خبيثة (M) باستخدام تقنيات التعلم الآلي. يعتمد المشروع على مجموعة بيانات تحتوي على ميزات مستخرجة من صور رقمية لعينات خزعة إبرة دقيقة (FNA) لكتل الثدي، حيث تشمل هذه الميزات قياسات كمية مثل نصف القطر، الملمس، المحيط، المساحة، والتماثل لنواة الخلايا. تم استخدام نموذجين للتصنيف: شجرة القرار (Decision Tree) والانحدار اللوجستي (Logistic Regression)، مع مقارنة أدائهما بناءً على الدقة. النموذج اللوجستي حقق دقة أعلى (97%) مقارنة بشجرة القرار (93.5%)، مما يجعله الخيار الأمثل لهذا التطبيق. يساهم هذا المشروع في دعم الكشف المبكر عن سرطان الثدي، مما قد يحسن من فرص العلاج والشفاء.