Advertisement

用于机器学习的乳腺癌数据集

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

简介：
本数据集专为机器学习设计，包含乳腺肿瘤特征信息，旨在辅助开发诊断模型，提高早期乳腺癌检测准确性。 乳腺癌数据集可以用于机器学习。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 用于机器学习的乳腺癌数据集
    优质
    本数据集专为机器学习设计，包含乳腺肿瘤特征信息，旨在辅助开发诊断模型，提高早期乳腺癌检测准确性。 乳腺癌数据集可以用于机器学习。
     
  • 乳腺癌机器学习数据（CSV格式）
    优质
    本数据集以CSV格式呈现，专为研究乳腺癌提供详实信息。包含病患多项指标，旨在通过机器学习模型辅助诊断与预测，推动精准医疗发展。 二分类数据集包括乳腺癌数据集，共有568条记录和30类特征。可以使用如XGBoost、SVM等分类算法进行分析。
     
  • 乳腺癌数据集的机器学习实践（使用sklearn）- 源码
    优质
    本项目通过运用Python中的sklearn库进行乳腺癌数据集的机器学习分析与模型训练，旨在探索最佳预测算法，提高癌症诊断准确性。 使用sklearn乳腺癌数据集进行机器学习练习可以帮助理解如何应用算法来分析和预测乳腺癌的相关特征。这种实践对于掌握数据分析技能非常有帮助，并且可以作为进一步研究癌症诊断模型的基础。通过该数据集，我们可以训练分类器识别肿瘤是良性的还是恶性的，从而提高早期检测的准确性。
     
  • 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。
     
  • 使用PyTorch和机器学习预测乳腺癌的CSV数据
    优质
    本项目运用PyTorch框架及机器学习算法对乳腺癌相关CSV格式的数据进行分析与建模，旨在提高癌症诊断准确率。 使用机器学习和PyTorch来预测乳腺癌的CSV数据。
     
  • 基于机器学习的乳腺癌数据预测与分析
    优质
    本研究运用机器学习技术对乳腺癌相关数据进行深入挖掘和模式识别，旨在提高疾病早期诊断的准确性及治疗方案的有效性。 乳腺癌数据集来源于南斯拉夫卢布尔雅那大学医疗中心肿瘤研究所的M·兹维特和M·索克拉奇的研究成果，并被美国加州大学欧文分校的UCI数据库收录，便于全球研究者使用。作为机器学习领域的权威资源库，UCI数据库提供了丰富的数据集以及分类问题测试案例。其中乳腺癌数据集尤为重要，它帮助研究人员开发更精确的分类算法，对乳腺癌的早期诊断和治疗具有重要意义。
     
  • 医院数据_机器学习在乳腺癌诊断中的应用_数据集_driver6iz_
    优质
    本数据集用于研究机器学习技术在乳腺癌早期诊断的应用效果，旨在通过分析患者医疗记录和影像学资料，提高疾病检测准确性。 广泛用于机器学习的数据库之一是来源于威斯康辛医院的乳腺癌诊断数据。
     
  • 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。
     
  • 威廉康星乳腺癌诊断数据集于UCI机器学习数据仓库
    优质
    简介：威廉康星乳腺癌诊断数据集是UCI机器学习数据仓库中的一个公开资源，包含大量与乳腺癌相关的医学特征数据，用于支持科研人员进行癌症早期诊断模型的研究和开发。 KNN算法使用的数据集包含569个乳腺细胞活检案例，每个案例包括32个特征值来描述乳房肿块图像中的细胞核特性。第一个特征是ID号；第二个特征为癌症诊断结果，“M”代表恶性肿瘤，“B”表示良性肿瘤。其余的30个特征均为数值型指标，涵盖了细胞核的半径、质地、周长、面积和光滑度等属性，并分别提供了这些属性的均值、标准差及最大值。