肿瘤数据集
包含九个医学影像测量特征和二元标签的肿瘤数据集，用于预测肿瘤是否存在。
基本信息
资源简介
肿瘤数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《kedarvkunte/Prediction_with_SVM_on_Tumor_Dataset》。源站首次发布：2018-03-11。
【数据内容】
源站原始描述：Here classification on the tumor dataset is performed using Support Vector Machine. Tumor dataset has nine features and a binary output. Nine features correspond to measurements obtained from medical imaging data. The output labels are logic 1 or 0 and corresponds to the presence or absence of tumor # Prediction with SVM on Tumor Dataset Here classification on the tumor dataset is performed using Support Vector Machine. Tumor dataset has nine features and a binary output. Nine features correspon…
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://github.com/kedarvkunte/Prediction_with_SVM_on_Tumor_Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2018-03-28，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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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
git clone https://github.com/kedarvkunte/Prediction_with_SVM_on_Tumor_Dataset.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/kedarvkunte/Prediction_with_SVM_on_Tumor_Dataset/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
Requirements
- Python 3.5 or higher
- Numpy
- Sklearn
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
完整仓库：github.com/kedarvkunte/Prediction_with_SVM_on_Tumor_Dataset
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