Breast Cancer Detection using Machine Learning

وصف العمل:

قمت بتطوير مشروع Breast Cancer Detection باستخدام تقنيات التعلم الآلي (Machine Learning) لتصنيف أورام الثدي إلى حميدة أو خبيثة اعتمادًا على بيانات طبية إحصائية. الهدف من المشروع هو دعم الأطباء في التشخيص المبكر وتقليل نسبة الخطأ البشري.

الميزات الرئيسية:

بناء معالجة بيانات متكامل يشمل تنظيف البيانات، التعامل مع القيم المفقودة، و تم استخدام (Feature Scaling)، و (Feature Selection).

إجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA) مع رسوم بيانية لفهم العلاقات بين السمات وتحديد أهم المؤشرات للتشخيص.

تدريب نموذج أساسي باستخدام Logistic Regression .

تحقيق دقة تصنيف وصلت إلى 98%، مما يبرز موثوقية النموذج في دعم القرارات الطبية.

طريقة التنفيذ:

استخدام مكتبات Python مثل Scikit-learn, Pandas, Matplotlib.

تقسيم البيانات إلى Training وTesting sets لضمان التقييم العادل.

تطبيق تقنيات Regularization وتحسين المعلمات (Hyperparameter Tuning) للوصول إلى أفضل أداء.