乳腺癌肿瘤诊断数据集-威斯康星州诊断数据-2015年

乳腺癌肿瘤诊断数据集-威斯康星州诊断数据-2015年 数据来源：互联网公开数据 标签：乳腺癌,肿瘤诊断,机器学习,分类,医学,健康,诊断,SVM,数据分析 数据概述： 本数据集收录了威斯康星州诊断的乳腺癌肿瘤的诊断数据，旨在帮助研究人员利用机器学习技术进行肿瘤分类。乳腺癌是全球女性中最常见的癌症，2015年影响了超过210万人。数据集包含与乳腺癌相关的各种特征，旨在帮助区分肿瘤是恶性（癌变）还是良性（非癌变）。

数据用途概述： 该数据集适用于构建和评估乳腺癌肿瘤分类模型，例如使用支持向量机（SVM）等机器学习算法。研究人员可以利用此数据进行模型训练、参数调优，并比较不同分类算法的性能，从而提高乳腺癌诊断的准确性和效率。此外，该数据集也常用于教育目的，帮助学生和研究人员理解机器学习在医学诊断中的应用，并掌握数据分析和模型构建的技能。