Breast Cancer Diagnostic App

قمت ببناء Classification Pipeline قوي للمساعدة في التشخيص الطبي، حيث طبقت تقنيات معالجة البيانات مثل StandardScaler لتوحيد المقاييس، واستخدمت تحليل الارتباط (Correlation Analysis) لعزل وتحديد أهم الخصائص المؤثرة في الورم.

أجريت مقارنة معيارية (Benchmarking) بين ثلاثة خوارزميات مختلفة (Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest)، واستخدمت تقنية GridSearchCV لتحسين الـ Hyperparameters واختيار أفضل نموذج بناءً على معيار الـ F1-Score لضمان الدقة في الحالات الحرجة.

قمت بنشر الحل النهائي (Deployment) عبر لوحة تحكم تفاعلية (Interactive Streamlit Dashboard) تتيح إدخال البيانات الطبية والحصول على تشخيص فوري لحالة الورم (حميد Benign / خبيث Malignant).