威斯康星州乳腺癌诊断数据集-purvikansara

威斯康星州乳腺癌诊断数据集-purvikansara 数据来源：互联网公开数据 标签：乳腺癌,诊断,医疗,机器学习,肿瘤,细胞,病理,数据分析 数据概述： 本数据集包含了威斯康星州乳腺癌诊断的细胞特征数据，用于预测乳腺癌是良性还是恶性。数据集由威斯康星大学麦迪逊分校的医生收集，共有569个实例，每个实例代表一个患者的肿瘤样本。每个样本包含30个特征，这些特征是通过图像分析从细胞核的数字图像中计算得出的，包括半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹度、凹点、对称性和分形维数等。 数据用途概述： 该数据集广泛应用于机器学习模型的训练和测试，尤其是在二分类问题中，用于预测乳腺癌的良恶性。 它可以用于研究和开发用于乳腺癌早期诊断的算法，评估不同机器学习模型的性能，以及进行特征重要性分析，从而更好地理解哪些细胞特征与乳腺癌的诊断相关。此外，该数据集也常用于教学，帮助学生学习机器学习、数据挖掘和模式识别等领域的知识。