乳腺癌分类预测数据集-2021-mohannapd

乳腺癌分类预测数据集-2021-mohannapd 数据来源：互联网公开数据 标签：乳腺癌,分类,医学,图像分析,细胞核特征,机器学习,预测模型,癌症诊断,数据集

数据概述： 本数据集包含从乳腺肿块的细针穿刺（FNA）数字化图像中提取的特征，用于预测乳腺癌。数据集源自UCI机器学习乳腺癌威斯康星（诊断）数据集，包括31个列，其中1个用于表示类别（是否患有乳腺癌），30个用于描述细胞核特征，如半径、面积、纹理、周长和平滑度等。

数据用途概述： 该数据集适用于分类算法的练习和研究，特别适合用于乳腺癌早期诊断模型的开发和验证。研究人员可以利用数据集训练和评估不同的分类模型，以提高癌症诊断的准确性和效率。此外，数据集还可以用于教育和培训，帮助学生和从业者理解机器学习在医学诊断中的应用。