סיכום: בדיקת סקר

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_auc_score, recall_score, precision_score, confusion_matrix

# שיעור הזיהוי הנדרש למרפאה, למשל 0.95
needed = float(input())

# דגימות רקמה: 1 ב-y פירושו ממאיר, המקרה שבדיקת הסקר חייבת לזהות
cancer = load_breast_cancer()
X = cancer.data
y = 1 - cancer.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0, stratify=y)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# ערכי סף לבדיקה, מהמחמיר ביותר תחילה
thresholds = [0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1, 0.05]

# כתבו את הקוד שלכם למטה