乳腺癌预测
该数据集包含乳腺肿瘤细胞核的数字化图像特征数据，通过提取细胞核的半径、纹理、周长等30个数值特征，主要用于乳腺癌良恶性分类的机器学习预测研究，是医疗诊断领域经典的基准数据集，支持分类算法在医学图像分析中的应用。
基本信息
资源简介
威斯康星州原始乳腺癌诊断数据集，包含乳腺肿瘤细胞核的数字化图像特征数据。该数据集通过对乳腺肿瘤细针穿刺样本的数字化图像进行分析，提取了细胞核的多种形态特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度等30个数值特征。数据来源于威斯康星大学医院，主要用于乳腺癌的良恶性分类预测研究，是机器学习在医疗诊断领域应用的经典基准数据集。
下载信息
注册下载
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需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
源站：https://www.datafountain.cn/datasets/5005
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
威斯康星州原始乳腺癌诊断数据集，包含乳腺肿瘤细胞核的数字化图像特征数据。该数据集通过对乳腺肿瘤细针穿刺样本的数字化图像进行分析，提取了细胞核的多种形态特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度等30个数值特征。数据来源于威斯康星大学医院，主要用于乳腺癌的良恶性分类预测研究，是机器学习在医疗诊断领域应用的经典基准数据集。
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。
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