乳腺癌威斯康星数据集
该数据集包含569个样本，每个样本基于乳腺肿块细针穿刺活检的数字化图像提取的计算特征，属于表格数据模态，主要用于机器学习在乳腺癌辅助诊断中的研究，通过构建分类模型来区分良性和恶性乳腺肿块，支持医学预测分析与人工智能诊断应用。
更新时间2024-10-13
原始链接
https://hf-mirror.com/datasets/AiresPucrs/breast-cancer-wisconsin
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资源简介
该数据集是一个医学诊断数据集，基于从乳腺肿块细针穿刺（FNA）活检的数字化图像中提取的计算特征。数据集共包含569个样本，每个样本对应一组从乳腺肿块图像中计算出的特征，用于预测肿块是良性（非癌性）还是恶性（癌性）。数据来源于公开收集的活检图像，通过图像处理技术提取特征。该数据集主要用于机器学习与人工智能在乳腺癌辅助诊断中的研究与应用，如分类模型构建和医学预测分析。
提供机构：AiresPucrs
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