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机器学习:breast-cancer-wisconsin.data 数据集
阅读量:798 次
发布时间:2023-04-16

本文共 526 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

威斯康星州乳腺癌数据库是一个综合性的资源,旨在收集和分析乳腺癌相关数据。该数据库为研究者、医生和公共卫生专家提供高质量的数据支持,帮助深入理解该疾病的流行病学、预后因素及治疗效果。数据库涵盖患者的临床数据、影像学检查结果、治疗历史以及生活方式因素等多维度信息,为后续的统计分析和研究提供了坚实基础。

数据库的具体内容涵盖以下方面:

  • 患者人口统计信息:包括年龄、种族、性别等基本特征。
  • 疾病特征:涉及肿瘤的大小、分级、淋巴结受累情况等临床指标。
  • 治疗信息:记录手术、放疗、化疗及其他治疗方法的详细数据。
  • 结局数据:提供生存率、复发率、生活质量等关键指标。
  • 这种多维度的数据集构建不仅有助于乳腺癌研究的深入,还为临床实践提供了科学依据。该数据库最初由威斯康星大学医院的威廉·H·沃尔伯格博士主导收集,经过精心整理和验证,已成为机器学习领域的经典案例。

    数据集包含699个乳腺癌病例,每个病例代表一个患者或病例,提供了丰富的描述性特征。11个核心属性详细反映了肿瘤的多个方面,为建模和分析提供了充分的数据支持。

    该数据集在UCI机器学习库中广泛应用,不仅推动了学术研究,也为教育培训提供了实用资源。其科学价值和实际应用潜力使其成为乳腺癌研究领域的重要数据源。

    转载地址:http://akgfk.baihongyu.com/

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