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。
创建时间2020-11-23
更新时间2026-06-07
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。
提供机构：上分难，难于上青天
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