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乳腺癌数据训练集.csv

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  •      文件类型：CSV

简介：
《乳腺癌数据训练集.csv》包含了用于训练机器学习模型的大量乳腺癌患者相关数据，旨在辅助诊断和研究。 breast-cancer-train.csv 是一个包含乳腺癌患者数据的训练集文件。该文件用于机器学习模型的训练，帮助识别肿瘤是良性还是恶性。数据集中通常包括患者的各项生理指标和其他相关特征信息。通过分析这些数据，研究人员和开发人员可以建立预测模型来辅助医学诊断。

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  • 乳腺癌数据训练集.csv
    优质
    《乳腺癌数据训练集.csv》包含了用于训练机器学习模型的大量乳腺癌患者相关数据，旨在辅助诊断和研究。 breast-cancer-train.csv 是一个包含乳腺癌患者数据的训练集文件。该文件用于机器学习模型的训练，帮助识别肿瘤是良性还是恶性。数据集中通常包括患者的各项生理指标和其他相关特征信息。通过分析这些数据，研究人员和开发人员可以建立预测模型来辅助医学诊断。
     
  • 乳腺癌数据（csv格式）
    优质
    本文件为CSV格式，包含乳腺癌相关的详细数据集，旨在支持医学研究、数据分析和机器学习模型训练。 对于一个二分类数据集而言，乳腺癌数据集包含568条记录和30类特征。可以使用诸如XGBoost和支持向量机（SVM）之类的分类算法进行分析。
     
  • 乳腺癌数据（csv格式）
    优质
    这段数据集包含了关于乳腺癌的各种信息，以CSV格式存储，便于数据分析和挖掘。研究人员可借此进行更深入的研究工作。 二分类数据集breast_cancer.csv包含569行30列的数据。
     
  • 乳腺癌数据集 - 数据集
    优质
    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（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
    优质
    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
     
  • UCI 乳腺癌原始数据集
    优质
    UCI乳腺癌原始数据集包含诊断结果和多种特征值，用于研究和分类不同患者的肿瘤情况，是机器学习中常用的公开数据集。 UCI Breast Cancer 原始数据集包含了三组乳腺癌细胞病理图像数据。
     
  • 二分类乳腺癌数据集
    优质
    此二分类乳腺癌数据集包含良恶性肿瘤特征信息，旨在辅助研究与诊断，适用于机器学习模型训练和评估。 乳腺癌数据集二分类涉及使用特定的数据集进行机器学习或数据分析项目，目的是通过算法识别乳腺肿瘤是良性还是恶性。这种类型的任务通常需要清洗、处理并分析数据以提高模型的准确性。相关的工作可能包括特征选择、训练模型以及评估预测性能等步骤。