Breast Cancer Detection Model using Logistic Regression

* قمت بإجراء تحليل استكشافي للبيانات وتصوير توزيعات الخصائص والعلاقات الارتباطية باستخدام Seaborn.

* دربت وقيّمت نماذج الانحدار اللوجستي و SVM بـ RBF kernel و XGBoost باستخدام تحقق متقاطع طبقي من 10 طيات؛ حيث حقق الانحدار اللوجستي متوسط F1 = 0.976 عبر جميع الطيات، وجميع النماذج حققت ROC-AUC ≈ 0.99.

* قيّمت النماذج باستخدام مصفوفات الالتباس والدقة والاستدعاء و ROC-AUC، كما قست زمن التدريب مقابل زمن الاستدلال لقياس مقايضة الدقة–الكمون.