نظرة عامة على المشروع
يبدأ دفتر الملاحظات بتحميل مجموعة البيانات Breast cancer.csv باستخدام pandas وعرض الصفوف الأولى. إنه يتجاهل الأعمدة غير التنبؤية (Unnamed: 32)، ويقوم بتشفير التشخيص المستهدف (M → 1, B → 0)، ويقوم بقياس الميزات باستخدام MinMaxScaler. بعد تقسيمها إلى مجموعات تدريب/اختبار، تُدرّب DecisionTreeClassifier(random_state=42)، ثم تُقيّم الأداء عبر الدقة، والدقة، والاستدعاء، ودرجة F1، ومصفوفة الارتباك.
معاينة الملف / المشروع
مشاريع ذات صلة
معلومات المشروع
التصنيف
تعلم آلي
تاريخ الإنجاز
23/02/2025
التقنيات المستخدمة
Python 3 & Jupyter Notebook
train_test_split
MinMaxScaler
DecisionTreeClassifier
accuracy_score
precision_score
recall_score
f1_score
confusion_matrix