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医学临床数据机器学习研究和实验指导服务

AI与医学 · 公众号 · · 2025-04-05 08:10

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持续更新

（5）丰富的输出结果

丰富结果图和excel表格

2.案例-以乳腺癌分类为例

2.1数据介绍

威斯康星州UCI ML乳腺癌（诊断）数据集的副本（https://goo.gl/U2Uwz2）。特征是从乳腺肿块的细针抽吸物（FNA）的数字化图像中计算出来的。它们描述了图像中细胞核的特征。是一个经典的用于二分类问题的数据集，用于对乳腺癌的诊断进行分类。该数据集包含了569个乳腺癌肿瘤样本的特征数据和相应的标签信息。每个特征都被测量为一个实数值，用于描述细胞核图像的不同属性，属性如表2所示。

表 1- 数据详情

项目

数据

说明

总量

569

212 - Malignant, 357 - Benign

特征数量

详见表 2

类别数量

恶性肿瘤和良性肿瘤

表 2- 数据集属性说明

序号

属性

说明

radius (mean):

半径（均值）

texture (mean):

纹理（均值）

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