نظام ذكي لتحليل وتصنيف بيانات السرطان
تفاصيل العمل
أنشأت نظامًا لتصنيف وتشخيص السرطان اعتمادًا على بيانات سريرية، مستخدمًا خوارزميات التعلم الآلي (Logistic Regression, KNN, SVM, Random Forest) مع تحسين الأداء عبر GridSearchCV. قمت بتنظيف البيانات وتحليلها لاكتشاف الأنماط. طبقت تقنيات مثل feature scaling و label encoding. النموذج الأفضل كان Random Forest بدقة وصلت إلى 97%. الأدوات: Python – Pandas – Scikit-learn – Plotly – Seaborn
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
