乳腺癌诊断模型训练预测数据集BreastCancerDiagnosisModelTrainingandPredictionDataset-mohdalfaid
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 机器学习, 预测, 损失函数, 学习率, 模型评估, 预测结果
数据概述：
该数据集包含用于乳腺癌诊断模型训练和预测的数据，主要记录了模型训练过程中的损失值、学习率以及预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常为模型训练的迭代过程记录。
地理范围：数据未限定地理范围，与模型训练和评估过程相关。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要数据项包括：
losses_breastcancer copy.csv：记录了训练集（train）、验证集（dev）和测试集（test）上的损失值。
dev_predictions.csv 和 test_predictions.csv：分别记录了验证集和测试集的预测结果，包括真实值（true）、预测值（predicted）、预测概率（proba）、以及原始数据中的x, y坐标和患者ID（patient_id）。
running_losses_breastcancer.csv：记录了训练集、验证集和测试集上的运行损失值。
learning_rate_search.csv：记录了学习率搜索过程中的平滑损失（smoothed loss）和学习率（lr）值。
数据格式：数据主要为CSV格式，便于数据分析和模型训练。数据已进行清洗和预处理，可直接用于模型评估和分析。
该数据集适合用于乳腺癌诊断模型的开发、评估和优化，以及相关研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于医学影像分析、机器学习模型性能评估等领域的学术研究，如探讨不同模型结构、超参数对诊断准确率的影响。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于开发辅助诊断系统、预测患者预后等应用。
决策支持：支持临床医生进行诊断决策，辅助制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为机器学习、医学影像分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解模型训练和评估流程。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌诊断模型的性能表现，分析不同超参数对模型的影响，从而优化模型结构，提高诊断准确率。
