Advertisement

阑尾癌及阑尾炎预测专用数据集：来自25个国家、总计约26万例临床及生活方式相关数据

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
该数据集汇总了来自全球25个国家共计约26万例患者的临床资料、人口统计数据以及生活方式相关指标，并旨在用于医疗研究及风险预测模型的构建。该集合系统地整合了与阑尾癌诊断指标及其潜在危险因素相关的多样化变量集合，并可为涵盖机器学习算法训练、统计数据分析以及深入探究数据内在规律的任务提供可靠基础。此外该集合还可用于开展机器学习算法训练、统计数据分析以及深入探究数据内在规律的任务，并可为肿瘤学研究及公共卫生策略制定提供丰富的参考依据，并可为肿瘤学研究及公共卫生策略制定提供丰富的参考依据，并有助于推动医疗人工智能技术的进步及健康研究领域的拓展

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 鸢尾花数据集（Excel格式）
    优质
    简介：鸢尾花数据集（Iris Dataset）是一个经典的机器学习数据集合，包含150个样本和4个特征变量，用于分类分析。本文件提供该数据集以Excel格式，便于数据探索与建模使用。 这是我进行KNN分类时所用的资源：训练集包含105个数据，测试集包含45个数据；前四列为特征，第五列为类别，“setosa”视为1，“versicolor”视为2，“virginica”视为3；测试集中的顺序略有调整。
  • 头颈鳞癌mRNA表达及临床数据集整理（基于TCGA-HNSC）
    优质
    本研究整合了来自TCGA-HNSC数据库的头颈部鳞状细胞癌患者的mRNA表达谱和临床信息，旨在探索基因表达与疾病进展之间的关联。 TCGA-HNSC数据集已整理为LCPM格式，并且临床数据也已完成汇总与整理工作。LCPM即log2(CPM+1)格式，在当前分析中被认为比log2(TPM+1)和log2(FPKM+1)更为先进。部分生物信息学文章的审稿人推荐使用这种格式进行数据分析。
  • 鸢尾花数据集
    优质
    鸢尾花数据集是一份广泛用于机器学习分类算法测试的经典资料集合，包含150个样本，每个样本有4个特征值和一个类别标签。 莺尾花数据集是机器学习算法常用的数据集之一，可以从原始网站上下载。目前该数据集已经共享出来供大家学习使用，并以txt文档的形式提供，便于调用。
  • 鸢尾花数据集
    优质
    简介：鸢尾花数据集是机器学习中广泛使用的一个经典分类任务数据集，包含150个样本和4个特征变量，用于识别三种不同种类的鸢尾花。 数据集包含四种类型的文件：有标签的csv文件、无标签的csv文件、有标签的text文件以及无标签的text文件。 Iris 数据集又称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。该数据集共有150个样本，分为3类，每类各包含50个样本。每个样本包括4个属性：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。通过这四个属性可以预测鸢尾花卉属于哪一类（Setosa、Versicolour 或 Virginica）。
  • 鸢尾花数据集
    优质
    简介：鸢尾花数据集是机器学习领域广泛使用的经典数据集之一，包含150个样本，每个样本有4个特征和一个分类标签，用于训练模型进行多类别的分类任务。 Iris数据集用于模式识别和模糊聚类的数据测试，是一个较为完整的数据集。