تصنيف الأورام باستخدام الانحدار اللوجستي (Logistic Regression Classification)

قمت بتطوير نموذج لتصنيف الأورام (حميدة أو خبيثة) اعتماداً على الانحدار اللوجستي باستخدام بيانات سرطان الثدي من مكتبة UCI Machine Learning.

شمل المشروع:

- استيراد البيانات وتنظيفها من القيم المفقودة أو المكررة.

- تدريب نموذج الانحدار اللوجستي على السمات الإحصائية للأورام.

- تقييم الأداء باستخدام مقاييس مثل: الدقة (Accuracy)، ROC curve ، و confusion matrix.

- تحليل النتائج مع التركيز على تقليل الأخطاء الحرجة مثل الـ False Negative نظراً لأهميتها الطبية.

- النتائج أظهرت دقة عالية للنموذج مع أداء متوازن على بيانات التدريب والاختبار، مما يشير إلى عدم وجود Overfitting أو Underfitting.