El siguiente articulo explica como utilizar TensorFlow Core APIs para crear entrenar y evaluar un modelo de regresion logistica orientado a la clasificacion binaria de tumores usando el conjunto de datos Wisconsin Breast Cancer Dataset
Para iniciar se cargan las muestras de forma eficiente con la API de TensorFlow y se normalizan los valores de las caracteristicas relevantes para mejorar la capacidad de generalizacion del modelo
A continuacion se define un modelo simple de regresion logistica con una capa densa que emplea la funcion sigmoide para predecir la probabilidad de malignidad El entrenamiento se realiza minimizando la perdida logaritmica y optimizando los pesos mediante el optimizador Adam de TensorFlow Core
Una vez concluido el entrenamiento se evalua el modelo calculando metricas como exactitud precision y recall Esto permite validar la eficacia de la clasificacion binaria de tumores y ajustar hiperparametros segun los resultados obtenidos
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