Machine Learning Model for Early Breast Cancer Diagnosis

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نموذج تعلم آلة قادر على التنبؤ بما إذا كان الورم حميد (Benign) أو خبيث (Malignant) بناءً على مجموعة من الخصائص الطبية المستخرجة من نتائج الفحوصات.

بدأت بتحليل البيانات لفهم طبيعة كل ميزة وتأثيرها على التشخيص، ثم قمت بتنظيف البيانات ومعالجتها والتأكد من جاهزيتها لمرحلة التدريب. بعد ذلك، استخدمت خوارزميات تصنيف مثل Logistic Regression و Random Forest لبناء نموذج قادر على التمييز بين الحالات المختلفة بدقة عالية.

تم تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل Accuracy و Precision و Recall و F1-score لضمان موثوقية النتائج. كما قمت بتحسين النموذج للحصول على أفضل أداء ممكن.

تم تنفيذ المشروع باستخدام Python ومكتبات مثل Pandas و NumPy و Scikit-learn، مع التركيز على تقديم نموذج يمكن استخدامه للمساعدة في التشخيص المبكر ودعم اتخاذ القرار الطبي.

Dataset: تم استخدام بيانات Breast Cancer من UCI Machine Learning Repository.