نموذج ذكاء اصطناعي للتنبؤ بالنجاة من سرطان الثدي

منذ أسبوعين

عرض العمل

الوصف

التنبؤ بنجاة المرضى بعد تشخيص سرطان الثدي باستخدام تقنيات التعلّم الآلي. يمكن للتنبؤ المبكر أن يُحدث فرقًا كبيرًا في قرارات العلاج ورعاية المرضى.

في هذا المشروع، قمتُ بمقارنة عدة نماذج — Random Forest و XGBoost و Voting Classifier — لاختيار النموذج الأكثر فعالية في التنبؤ. وقد تميّز نموذجVoting Classifier بتحقيقه أعلى معدلات الدقّة (Accuracy) والاستدعاء (Recall) والدقّة الإيجابية (Precision).

أبرز النقاط في المشروع:

معالجة البيانات المسبقة والتعامل مع مشكلة عدم توازن الفئات باستخدام SMOTEENN.

عرض النتائج بصريًا باستخدام مصفوفات الالتباس (Confusion Matrices) و منحنيات ROC/PR.

تقديم رؤى عملية لدعم قرارات الرعاية الصحية.


التفاصيل

المشاهدات 8
المفضلة 0
القسم برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات - اخري

حساب المستخدم

Developed by Samer Zaki

All rights reserved © kaf 2025