Clasificación Binaria - Cáncer de Mama

Descripción

Esta página usa un modelo de regresión logística entrenado con características de núcleos celulares para estimar si el tumor es benigno o maligno.

Modelo web estático.

Ingrese los datos

mean radius mean texture mean perimeter mean area mean smoothness mean compactness mean concavity mean concave points mean symmetry mean fractal dimension radius error texture error perimeter error area error smoothness error compactness error concavity error concave points error symmetry error fractal dimension error worst radius worst texture worst perimeter worst area worst smoothness worst compactness worst concavity worst concave points worst symmetry worst fractal dimension

Red neuronal

Predicción individual usando la red neuronal entrenada en el notebook.

Predicción por lotes

Pegue datos separados por coma o suba un archivo CSV. Puede incluir encabezado con los nombres de las variables o solo filas con los 30 valores en el mismo orden del formulario. Si desea identificar varias personas, agregue una columna opcional llamada nombre, paciente, persona o id. Para que la matriz de confusion y las metricas cambien con el lote, agregue tambien una columna real llamada diagnostico, resultado, clase_real o target con valores Benigno/Maligno, B/M o 0/1.

Subir CSV

Después de subir el CSV, revise los datos cargados y presione "Predecir lote".

Clasificación binaria: tumor benigno o maligno

Descripción

Ingrese los datos

Red neuronal

Predicción por lotes

Matriz de confusión y métricas de desempeño