قمت بتنفيذ مشروع تصنيف باستخدام خوارزمية Logistic Regression للتنبؤ بتشخيص (خبيث أو حميد) اعتمادًا على مجموعة من الخصائص الطبيه
خطوات العمل:
- قراءة وفهم البيانات (Exploratory Data Analysis)
- تنظيف البيانات وحذف الأعمدة غير المهمة والقيم غير المفيدة
- تحويل البيانات النصية إلى قيم رقمية (Encoding)
- تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار (Train/Test Split)
- تطبيق Feature Scaling باستخدام StandardScaler
- بناء نموذج Logistic Regression مع استخدام Regularization (L2) لتقليل الـ Overfitting
- تدريب النموذج على بيانات التدريب
- تقييم الأداء باستخدام:
Accuracy Score
Confusion Matrix
Classification Report
استخدام Cross Validation للتأكد من ثبات وكفاءة النموذج
- النتائج:
حقق النموذج دقة عالية وصلت إلى حوالي 98% على بيانات الاختبار، مع استقرار واضح بين التدريب والاختبار، مما يدل على عدم وجود Overfitting وأداء جيد في التعميم.
