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乳腺癌数据集（Breast Cancer Dataset）

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简介：
乳腺癌数据集是一份包含诊断信息的数据集合，用于研究和预测乳腺肿瘤是否为恶性。该数据集对于医学研究及机器学习模型训练具有重要意义。 我和一位高中同学合作进行癌症前期预判的研究项目。我的同学是医学博士，而我专注于研究深度神经网络算法。我们从国外的一个网站上获取了基于TCGA基因组数据的乳腺癌数据集，该数据集中样本量最大、日期最近且包含最新的样本信息，在同类型的数据集中具有很高的参考价值。 我们的研究仅用于学术目的，请勿商用！

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  • 乳腺癌数据集（Breast Cancer Dataset）
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    乳腺癌数据集是一份包含诊断信息的数据集合，用于研究和预测乳腺肿瘤是否为恶性。该数据集对于医学研究及机器学习模型训练具有重要意义。 我和一位高中同学合作进行癌症前期预判的研究项目。我的同学是医学博士，而我专注于研究深度神经网络算法。我们从国外的一个网站上获取了基于TCGA基因组数据的乳腺癌数据集，该数据集中样本量最大、日期最近且包含最新的样本信息，在同类型的数据集中具有很高的参考价值。 我们的研究仅用于学术目的，请勿商用！
     
  • 乳腺癌数据集（breast-cancer）
    优质
    简介：乳腺癌数据集是一套用于研究和开发机器学习模型的数据集合，专注于早期识别乳腺癌。它包含了病人的多种属性信息及其诊断结果，为科研人员提供宝贵的资源以改进癌症检测技术。 本数据集包含668个样本，具有10个维度的特征，并用于支持向量机模型的数据训练与测试，涉及二分类任务。
     
  • 乳腺癌良恶性肿瘤数据集（breast-cancer-train）
    优质
    简介：该数据集为用于训练和测试机器学习模型的乳腺癌良恶性肿瘤分类数据集合，旨在辅助医学诊断并提高癌症检测准确率。 breastcancer数据集是机器学习初学者最常用的数据集之一。
     
  • 乳腺癌的超声影像数据集-Breast Ultrasound Images Dataset
    优质
    乳腺癌的超声影像数据集提供了一系列用于研究和教学目的的高质量乳腺超声图像。该数据集旨在辅助医疗专业人员识别及分析乳腺异常，包括肿瘤特征，以提升早期诊断准确率。 乳腺癌超声图像数据集（Breast Ultrasound Images Dataset）包含的所有图像均被分类为正常、良性或恶性，并且每个图像都有相应的标记。该数据集适用于乳腺癌的图像分类和分割研究，可以在国外网站上下载，但由于国内网络速度较慢，这里特地上传了此资源以方便使用。
     
  • RIDER Breast 乳腺癌 MRI 图像数据集
    优质
    RIDER Breast 数据集是一套专门用于研究和开发乳腺癌早期检测技术的MRI图像集合，旨在提升基于人工智能的医学影像分析能力。 RIDER Breast 是一种乳腺癌 MRI 影像数据集，用于全程数字化跟踪各种类型的癌症诊治过程，并以数字档案的形式记录检查结果、处方和疗效。
     
  • 乳腺癌预测分析-基于EDA和模型的breast-cancer-dataset.csv数据分析
    优质
    本研究利用EDA探索性数据分析方法及多种机器学习模型，对乳腺癌数据集进行深入挖掘与预测建模，旨在提升乳腺癌诊断准确性。 研究假设：本研究假定患者的诊断特征之间存在显著关联性，包括年龄、绝经状态、肿瘤大小、侵袭性淋巴结的存在与否、受影响的乳房（左或右）、转移状态（是或否）、乳房象限以及患者既往的乳腺疾病史及其最终癌症诊断结果。数据收集和描述：研究的数据集来自于卡拉巴尔大学教学医院癌症登记处，共记录了213名患者的观察资料，时间跨度为两年（从2019年1月到2021年8月）。这些数据包括以下特征：诊断年度、年龄、绝经状态、肿瘤大小（以厘米计）、侵袭性淋巴结数量、受影响乳房的位置（左或右），转移情况（是或否）、受影响乳房的象限，既往乳腺疾病史以及最终癌症诊断结果（良性或恶性）。值得注意的发现：初步数据分析显示不同患者特征与相应的诊断结果之间存在显著差异。例如，在肿瘤尺寸较大且伴有侵袭性淋巴结的情况下，出现恶性的可能性较高；此外，绝经后女性中恶性疾病的诊断率似乎更高。 解释和使用：可以运用统计分析及机器学习方法对数据进行深入研究，以确定患者特征与乳腺癌诊断之间关联的强度及其显著性。这有助于建立更有效的早期检测和诊断模型来预防乳腺癌的发生与发展。然而，在解读这些结果时需要考虑潜在的数据缺失或偏差等因素的影响，并且需要注意的是，该研究所用样本仅限于一家医院内的病患情况，因此可能无法完全代表更大范围人群中的普遍状况。
     
  • 乳腺癌数据集 - 数据集
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    本数据集包含乳腺癌患者的临床信息和组织样本特征，旨在辅助研究者进行疾病预测模型构建及病理分析。 乳腺癌数据集由威斯康星大学提供。该数据集包含以下文件：breastcancer_unformatted-data、breastcancer_wdbc.data、breastcancer_wdbc.names和breastcancer_wpbc.names，以及breastcancer-wisconsin.data和breastcancer-wisconsin.names。
     
  • 乳腺癌数据集合.zip
    优质
    本数据集包含乳腺癌患者的临床信息，旨在支持研究者进行疾病预测模型开发及医学数据分析。 乳腺癌数据集来自UCI机器学习存储库的wdbc.data（威斯康星乳腺癌数据集）。该数据集包含569个细胞样本，其中30个特征用于描述每个样本。在这569个患者中，有357例为良性病例和212例为恶性病例。
     
  • 乳腺癌数据集分享.docx
    优质
    本文档《乳腺癌数据集分享》提供了详细的乳腺癌相关研究数据集合，旨在为医学科研人员及学者提供宝贵的分析资源。 乳腺癌数据集包含了用于研究和分析的大量关于乳腺癌患者的数据。这些数据可用于训练机器学习模型以辅助诊断或预测疾病进展。通过使用这样的数据集，研究人员能够更好地理解疾病的特征，并开发出更有效的治疗方法。
     
  • 乳腺癌预测数据集.zip
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    该数据集包含用于预测乳腺癌的相关医疗记录和生物标志物信息，旨在帮助研究人员开发更准确的诊断模型。 这是一个典型的利用当前流行的机器学习算法进行生物数据挖掘的案例，并且具有很高的代表性。同样的方法可以应用于其他肿瘤研究领域。这份乳腺癌预测的数据集来自威斯康星州，包含了699个细针抽吸活检样本单元，其中458个（占总数的65.5%）为良性样本单元，241个（占34.5%）为恶性样本单元。数据集中包括了11项变量指标，也就是有11列内容： - ID - 肿块厚度 - 细胞大小的一致性 - 细胞性状的一致性 - 边缘附着情况 - 单个上皮细胞的尺寸 - 裸核状况 - 乏味染色体特征 - 正常核状态 - 分裂现象 - 样本类别