طورت مشروع Machine Learning لتصنيف أورام سرطان الثدي إلى حميدة (Benign) أو خبيثة (Malignant) باستخدام بيانات Wisconsin Breast Cancer.

شمل المشروع تحليل واستكشاف البيانات (EDA)، تنظيف وتجهيز البيانات، Feature Scaling، معالجة عدم توازن الفئات باستخدام SMOTE، وتقليل الأبعاد باستخدام PCA. كما تمت مقارنة عدة نماذج للتصنيف مثل Logistic Regression وGradient Boosting وتقييم أدائها باستخدام Accuracy وConfusion Matrix وClassification Report.

تم أيضًا تطبيق KMeans Clustering مع Elbow Method وSilhouette Score، وتحويل المشروع إلى تطبيق تفاعلي باستخدام Streamlit يتيح استكشاف البيانات، مقارنة النماذج، وإجراء تنبؤات مباشرة.