Kanser Teşhis Modeli — Çok Algoritma Analizi

Meme kanseri teşhisinde hangi makine öğrenmesi algoritmasının en iyi performansı verdiği belirsiz. Farklı algoritmaların güçlü ve zayıf yönlerini karşılaştıran sistematik bir analiz gerekiyor.

Logistic Regression, Random Forest, SVM ve KNN algoritmaları aynı veri seti üzerinde eğitildi ve karşılaştırıldı. ROC eğrileri ve AUC değerleri hesaplandı. Confusion matrix ile her modelin hata tipleri (FP/FN) analiz edildi. Cross-validation ile model güvenilirliği test edildi.

Algoritmalar arasında anlamlı performans farkları tespit edildi. ROC-AUC karşılaştırması hangi modelin klinik ortamda daha uygun olduğunu gösterdi. Tüm modeller için kapsamlı metrik raporu oluşturuldu.

Model seçim kriterleri, sağlık verisinde precision-recall dengesi, ROC analizi ve cross-validation metodolojisi konularında pratik deneyim kazanıldı.