黑色素瘤肿瘤大小预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：黑色素瘤,肿瘤大小预测,皮肤癌,医学研究,数据科学,机器学习,健康数据
数据概述：
本数据集来自一个机器学习竞赛，旨在预测黑色素瘤肿瘤的大小。黑色素瘤是一种起源于皮肤色素细胞（黑色素细胞）的恶性皮肤癌，主要由紫外线（UV）暴露引起，尤其是在皮肤黑色素含量较低的人群中。数据集包含19146条训练样本和36584条测试样本，涵盖了黑色素瘤肿瘤的多个关键属性，如肿瘤质量、肿瘤大小、恶性比率、受损面积等。
数据用途概述：
该数据集适用于黑色素瘤肿瘤大小预测、皮肤癌风险评估、医学研究和机器学习模型开发等多种场景。研究人员可以利用此数据集训练和优化预测模型，帮助医疗机构更准确地评估黑色素瘤的严重程度；同时，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解黑色素瘤的生物学特性和医学检测方法。
举例：
数据集包含以下关键字段：
- mass_npea: 被研究区域的黑色素瘤肿瘤质量
- size_npear: 被研究区域的黑色素瘤肿瘤大小
- malign_ratio: 正常皮肤与恶性皮肤面积的比率
- damage_size: 肿瘤造成的不可恢复的皮肤损伤面积
- exposed_area: 总暴露于肿瘤的皮肤面积
- std_dev_malign: 恶性皮肤测量值的标准差
- err_malign: 恶性皮肤测量值的误差
- malign_penalty: 由于实验室测量误差而施加的惩罚
- damage_ratio: 损伤面积与总皮肤扩散面积的比率
- tumor_size: 黑色素瘤肿瘤的大小
感谢：
感谢所有提供数据和帮助的人员，没有他们的支持，本数据集的创建将无法实现。我们还参考了多项关于黑色素瘤和皮肤癌的研究成果，特此致谢。
启发：
本数据集将面向全球最大的数据科学社区公开，希望它能激发更多关于黑色素瘤预测和皮肤健康研究的问题和讨论。
