Desenvolver classificadores para o conjunto de dados Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) da UCI, visando identificar tumores malignos e benignos com base em características dos núcleos celulares de imagens de aspiração por agulha fina (FNA).

Os dados consistem em recursos computados a partir de imagens de FNA de uma massa mamária, descrevendo características dos núcleos celulares presentes. O conjunto de dados é amplamente utilizado para a classificação binária de tumores em malignos e benignos.

Mais informações sobre os dados estão disponíveis aqui.

As principais bibliotecas Python utilizadas para o desenvolvimento deste projeto incluem:

• numpy
• pandas
• matplotlib
• seaborn
• scikit-learn
• imblearn
• ucimlrepo

1. Divisão de Dados: Os dados foram divididos em conjuntos de treino e teste usando a técnica do holdout com 70% dos dados para treino e 30% para teste.
2. Normalização: Aplicada aos dados de treino e, posteriormente, aos dados de teste usando StandardScaler.
3. Balanceamento de Classes: Utilizou-se o método SMOTE para corrigir o desbalanceamento entre as classes no conjunto de treino.
4. Codificação de Labels: As classes foram convertidas em valores numéricos com LabelEncoder.

• Correlação: Os 5 parâmetros com maior correlação com a variável de saída foram selecionados com base na matriz de correlação.
• Informação Mútua: A seleção dos 5 principais parâmetros foi baseada na pontuação da informação mútua.
• Razão Discriminante de Fisher: Seleção de parâmetros com base nas contribuições para a razão discriminante de Fisher, calculada via Análise Discriminante Linear (LDA).
• Análise de Componentes Principais (PCA): Redução dimensional com PCA, mantendo os 5 principais componentes.

• Heatmap: Para visualização da matriz de correlação.
• Matriz de Confusão: Função para exibir graficamente a matriz de confusão dos modelos.
• Indicadores de Desempenho: Função que calcula a acurácia, sensibilidade e especificidade de cada classificador.

1. Classificador baseado na distância de Mahalanobis:

   • Implementação do cálculo da distância de Mahalanobis e uso dessa métrica para classificar os dados.
   • Avaliação do desempenho usando todos os parâmetros e subconjuntos de características (correlação, informação mútua, discriminante de Fisher e PCA).

2. Classificador k-NN (K-Nearest Neighbors):

   • Implementação do k-NN, utilizando tanto todos os parâmetros quanto os subconjuntos mencionados.

3. Classificador LDA (Linear Discriminant Analysis):

   • Implementação e avaliação do LDA nos diferentes cenários.

4. Classificador MLP (Multilayer Perceptron):

   • Implementação de uma rede neural simples (MLP) com uma camada oculta e 16 neurônios, também avaliando com diferentes conjuntos de características.

5. Classificador SVM (Support Vector Machine):

   • Utilização de SVM com kernel radial (RBF), aplicando as mesmas técnicas de avaliação.

As funções implementadas para cada classificador recebem os dados balanceados e retornam uma série de métricas de desempenho, como acurácia, sensibilidade e especificidade, que são utilizadas para comparar os modelos.

Na seção final, os resultados são analisados com base nas métricas. O código finaliza mostrando qual classificador apresentou o melhor desempenho em termos de acurácia, sensibilidade e especificidade.

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir uma issue ou pull request para melhorias.

Este projeto é licenciado sob os termos da MIT License.