🩺 Breast Cancer Classification with K-Nearest Neighbors (KNN)

Bu proje, Scikit-Learn kütüphanesini kullanarak Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Dataset verileri üzerinde K-Nearest Neighbors (KNN) algoritması ile sınıflandırma yapmaktadır.

🚀 Proje İçeriği

• Veri Seti: load_breast_cancer ile göğüs kanseri teşhisi için veri seti yüklendi.
• Özellik ve Hedef Değerler: Veri setindeki bağımsız değişkenler (features) ve bağımlı değişken (target) incelendi.
• Veri Bölme: train_test_split fonksiyonu ile veri seti eğitim (%80) ve test (%20) olarak ayrıldı.
• KNN Modeli: KNeighborsClassifier() modeli ile eğitim yapıldı ve test verisi üzerinde tahmin gerçekleştirildi.
• Performans Analizi: confusion_matrix ile hata matrisi oluşturuldu ve Seaborn kütüphanesi ile görselleştirildi.

📦 Kullanılan Kütüphaneler

Bu proje aşağıdaki Python kütüphanelerini kullanmaktadır:

• scikit-learn
• seaborn
• matplotlib
• pandas

Eğer bu kütüphaneler yüklü değilse, aşağıdaki komutu kullanarak yükleyebilirsiniz:

pip install scikit-learn seaborn matplotlib pandas

📊 Sonuç Görselleştirme

Projede Confusion Matrix kullanılarak modelin performansı değerlendirilmektedir.

🔹 Malignant (Kötü Huylu) ve Benign (İyi Huylu) sınıfları için hata matrisi görselleştirilmiştir.