乳腺癌肿瘤性质分类数据集-baravindkumar

乳腺癌肿瘤性质分类数据集-baravindkumar 数据来源：互联网公开数据 标签：乳腺癌,肿瘤,分类,机器学习,医学,健康,诊断,预测,数据集 数据概述： 本数据集来源于加州大学欧文分校（UCI）机器学习库，旨在用于乳腺癌肿瘤性质的分类研究。数据集包含31个预测变量和一个目标变量。目标变量为二元分类变量，用于区分肿瘤是恶性（癌变）还是良性（非癌变）。数据集提供了有关乳腺肿瘤的各种特征信息，可用于构建和评估机器学习模型。

数据用途概述： 该数据集主要用于机器学习模型的训练和测试，特别是用于二元分类任务。研究人员和数据科学家可以利用此数据集探索不同的机器学习算法（如支持向量机、逻辑回归、决策树等）在乳腺癌诊断中的应用。数据集还可用于评估模型的性能、进行特征重要性分析，以及开发辅助诊断工具。此外，该数据集也适合用于教育目的，帮助学生理解机器学习在医疗健康领域的应用。