Medical Data Analysis

يركز هذا المشروع على تصنيف أورام سرطان الثدي إلى أورام حميدة أو خبيثة باستخدام تقنيات تعلم الآلة. تم استخدام مجموعة بيانات سرطان الثدي الشهيرة من مستودع UCI. بدأنا بمعالجة البيانات عن طريق التعامل مع القيم المفقودة وتوحيد المقاييس. تم تطوير نموذجين ومقارنتهما: آلة الدعم الناقل (SVM) بأنواع مختلفة من النوى، وشبكة عصبية متعددة الطبقات (MLP). تم تقييم النماذج باستخدام مقاييس الدقة، والإيجابية الدقيقة، والاستدعاء، ومعدل F1، ومنطقة تحت منحنى ROC. اشتملت الدراسة أيضًا على تمثيل بصري للنتائج مثل مصفوفات الالتباس، ومقارنات الأداء، ومنحنيات ROC. يوضح المشروع فعالية خوارزميات تعلم الآلة في التشخيص الطبي وتصنيف الحالات