Lung Cancer ML

الهدف: بناء نموذج تنبؤي باستخدام تقنيات الـMachine Learning لتشخيص احتمالية الإصابة بسرطان الرئة (Lung Cancer) من بيانات المرضى.

الأدوات:

لغة البرمجة: Python

المكتبات: Pandas، NumPy، Matplotlib / Seaborn للبيانات والرسم، Scikit-Learn (أو XGBoost أو SVM) لبناء النماذج؛ وربما أدوات لتحسين الأداء مثل GridSearchCV.

المنهجية:

تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لفهم توزيع المتغيرات وتحديد الفروقات بين المرضى المصابين وغير المصابين.

معالجة البيانات (تنظيف، معاملة القيم المفقودة، ترميز المتغيرات النوعية).

تدريب نماذج تنبؤية (مثل Random Forest أو XGBoost أو SVM).

تقييم النموذج باستخدام مقاييس الأداء: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC AUC.

(إضافيًا إذا موجود) تحليل أهمية المتغيرات (Feature Importance) لمعرفة العوامل المؤثرة.

النتائج:

تسجيل نسب الأداء (مثلاً: دقة النموذج 97%، F1-score 95%).

استخراج أهم المتغيرات المؤثرة مثل العمر، التدخين، التاريخ الطبي