بناء نموذج تعلم آلة (Machine Learning) للتصنيف باستخدام شجرة القرار.

وصف المشروع:

قمت بتطوير نموذج تعلم آلة (Machine Learning Model) يعتمد على خوارزمية Decision Tree Classifier لتحليل مجموعة بيانات وتصنيفها إلى فئات محددة (مثل Benign أو Malignant) بناءً على عدة متغيرات تقنية.

المهارات الموضحة في العمل:

هندسة البيانات (Data Engineering): التعامل مع متغيرات معقدة مثل mean concave points و worst radius لاتخاذ قرارات دقيقة.

تحسين النموذج (Model Optimization): استخدام مقياس "Entropy" لقياس درجة النقاء في كل فرع من فروع الشجرة لضمان أقل نسبة خطأ ممكنة.

القدرة على التفسير (Interpretability): بناء نموذج ليس فقط دقيقاً، بل قابلاً للقراءة والفهم (Transparent Model) بحيث يمكن تتبع منطق اتخاذ القرار في كل خطوة.

التصنيف الثنائي: قدرة النموذج على التمييز بدقة بين الحالات المصابة والسليمة بناءً على قيم إحصائية دقيقة.

الأدوات المستخدمة:

Python (مكتبات Scikit-Learn, Pandas).