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Breast Cancer Classifier — Ahmed Rosfa

Pipeline scikit-learn (imputation médiane + standardisation + régression logistique) qui classe une tumeur mammaire en Malin (1) / Bénin (0) à partir des 30 variables du jeu Breast Cancer Wisconsin.

Résultats (jeu de test, 20 %)

métrique	valeur
accuracy	0.965
precision	0.975
recall	0.929
f1-score	0.951
ROC-AUC	0.996

Meilleur modèle sélectionné par validation croisée (5-fold ROC-AUC) parmi LogisticRegression / RandomForest / SVM.

Utilisation

import joblib, pandas as pd
model = joblib.load("best_cancer_model_pipeline.joblib")
# df = DataFrame avec les 30 colonnes de features
pred = model.predict(df)          # 0 = Bénin, 1 = Malin
proba = model.predict_proba(df)[:, 1]

Limites

Modèle pédagogique — usage non clinique.