乳腺癌诊断数据集
该数据集包含从乳腺肿块细针抽吸数字化图像中提取的细胞核特征数据，如半径、纹理和面积等，属于临床表格模态，主要用于机器学习分类任务以辅助乳腺癌诊断，区分良性与恶性病例，支持医学研究和诊断工具开发。
基本信息
资源简介
乳腺癌诊断数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《rasikasrimal/TumorDiagnosis》。源站首次发布：2024-07-01。
【数据内容】
源站原始描述：This project is an exploratory data analysis (EDA) of the Breast Cancer Diagnostic dataset. The goal is to gain insights into the dataset and prepare it for further analysis and modeling. # Tumor Diagnosis: Exploratory Data Analysis **Kaggle Notebook** ## About the Dataset The **Breast Cancer Diagnostic data** is sourced from the UCI Machine Learning Repository. It is also accessible through the UW CS FTP server. This dataset comprises features computed from digitized images of fine needle aspir…
【主题与分类】
主题标签：data-analysis、data-visualization、python、seaborn、xgboost。
【获取与许可】
源站页面：https://github.com/rasikasrimal/TumorDiagnosis
【使用注意】
· 源站最后修改于 2025-10-21，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
# 克隆仓库（含数据与代码）
git clone https://github.com/rasikasrimal/TumorDiagnosis.git
# 或仅下载打包文件
curl -L -o repo.zip https://github.com/rasikasrimal/TumorDiagnosis/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
Installation
To run the notebook, you need the following dependencies:
- Python 3.x
- Jupyter Notebook
- pandas
- seaborn
- matplotlib
数据说明
该数据集来自UCI机器学习库，是一个用于乳腺癌诊断的公开数据集。它包含从乳腺肿块的细针抽吸（FNA）数字化图像中计算出的细胞核特征，如半径、纹理、周长、面积等。数据集共包含357个良性病例和212个恶性病例，适用于机器学习分类任务，旨在帮助区分良性与恶性乳腺肿瘤，支持医学诊断研究。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
