تصنيف أورام سرطان الثدي

مشروع تعلم آلي يهدف إلى استخدام بيانات طبية للتنبؤ بما إذا كان الورم حميدًا أم خبيثًا. يعتمد المشروع على مجموعة من الخصائص والقياسات المرتبطة بالخلايا لمساعدة نموذج التصنيف على التمييز بين الفئتين.

بدأت بتجهيز البيانات وإزالة البيانات غير المطلوبة، ثم تحويل الـTarget إلى الشكل المناسب للتصنيف وتقسيم البيانات إلى بيانات تدريب واختبار مع الحفاظ على توزيع الفئات. بعد ذلك، تم تطبيق Standardization على الخصائص الرقمية لضمان أن القيم المختلفة في المقياس لا تؤثر بشكل غير مناسب على أداء النموذج.

تم تدريب نماذج تصنيف مختلفة واختبار قيم مختلفة لبعض الـHyperparameters، ثم مقارنة النتائج باستخدام Accuracy وConfusion Matrix وغيرها من مقاييس التقييم المناسبة. حقق أفضل إعداد للنموذج دقة بلغت حوالي 92.6% على بيانات الاختبار.

يوضح المشروع كيفية استخدام Machine Learning في مسائل التصنيف، بدايةً من تجهيز البيانات وحتى تدريب النموذج واختبار قدرته على التعامل مع بيانات لم يرها من قبل.