تصنيف سرطان الثدي باستخدام Random Forest وBagging

يهدف هذا المشروع إلى بناء نموذج لتصنيف حالات سرطان الثدي إلى حالات حميدة أو خبيثة باستخدام تقنيات تعلم الآلة، مع مقارنة أداء خوارزميتي Random Forest وBagging.

تضمن المشروع تجهيز البيانات وتحليلها وتقسيمها إلى بيانات تدريب واختبار، ثم تدريب النماذج وتقييم أدائها باستخدام مقياس Accuracy. كما تمت مقارنة أداء النموذجين عند تغيير عدد الأشجار (Number of Trees) وتحليل النتائج من خلال الرسوم البيانية لاختيار النموذج الأكثر كفاءة.

تم تنفيذ المشروع باستخدام Python ومكتبات Pandas وNumPy وScikit-learn وMatplotlib، مع تنظيم خطوات العمل داخل Jupyter Notebook وعرض النتائج بشكل واضح.