皮肤癌肿瘤大小预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤癌，黑色素瘤，肿瘤大小，预测，机器学习，医疗，健康，医学影像
数据概述：
本数据集旨在用于预测黑色素瘤（一种恶性皮肤癌）的肿瘤大小。数据集中包含了从医学影像和其他测量手段中提取的多个特征，用于训练机器学习模型。数据集分为训练集（Train.csv）和测试集（Test.csv），训练集包含9146条数据，测试集包含36584条数据。
数据集中包含的特征包括：
mass_npea：黑色素瘤肿瘤研究区域的质量
size_npear：黑色素瘤肿瘤研究区域的大小
malign_ratio：正常皮肤与恶性皮肤表面的比率
damage_size：肿瘤造成的不可恢复的皮肤损伤面积
exposed_area：暴露于肿瘤的总面积
std_dev_malign：恶性皮肤测量的标准差
err_malign：恶性皮肤测量的误差
malign_penalty：由于实验室测量误差而应用的惩罚
damage_ratio：损伤与皮肤总扩散面积的比率
tumor_size：黑色素瘤肿瘤的大小（目标变量）
数据用途概述：
该数据集主要用于构建和评估机器学习模型，以预测黑色素瘤肿瘤的大小。 这对于早期诊断、病情评估和治疗方案的制定具有重要意义。 数据集可用于：
训练机器学习模型，预测黑色素瘤肿瘤大小。
探索不同特征与肿瘤大小之间的关系。
评估不同模型的预测性能。
开发辅助诊断工具，帮助医生进行更准确的诊断。
研究黑色素瘤的病理生理学和发展规律。
数据集也适用于教育和研究，帮助学习者理解机器学习在医疗领域的应用。
