威斯康星州乳腺癌数据集是scikitlearm(skleam)库中-一个常用的内置数据集,用于分类任务。该数据集包含了从乳腺癌患者收集的肿瘤特征的测量值,以及相应的良性(benign)或恶性(malignant)标签。以下是对该数据集的简单介绍: 数据集名称:威斯康星州乳腺癌数据集(BreastCancerWisconsinDataset) 数据集来源:数据集最初由威斯康...
美国国立癌症研究所数据库(NCI SEER)的乳腺癌预测模型AUC大于0.86,模型性能优越。 我方公司建立模型性能接近完美。 中国女性乳腺癌发病年龄在55-60岁达到高峰期。 我方公司对NCI SEER breast cancer数据集建模分析后,发现美国女性48岁为乳腺癌发病平均年龄。(备注:数据分析结果受到采样影响,可能和实际情况存在偏差) 美国...
Breast Cancer(肯特岗生物医学数据集--乳腺癌)数据摘要：Patients outcome prediction for breast cancer. The training data contains 78 patient samples, 34 of which are from patients who had developed distance metastases within 5 years (labelled as "relapse"), the rest 44 samples are from patients who...
该数据集可用于进行患者乳腺癌治疗结果预测。该训练数据包含78个患者样本,其中34个样本是来自5年内发展到远处转移的患者(标记为"relapse"),其余... 关键词:Breast Cancer,prediction,relapse,DNA microarray analysis,gene expression 乳腺癌 预测 DNA微阵列分析 基因表达 数据大小:75.53M 数据来源信息:Laura J. van...
Breast Cancer(肯特岗生物医学数据集--乳腺癌) 数据摘要: Patients outcome prediction for breast cancer. The training data contains 78 patient samples, 34 of which are from patients who had developed distance metastases within 5 years (labelled as relapse), the rest 44 samples are from patients who...
机器学习_Breast Cancer(肯特岗生物医学数据集--乳腺癌)介绍.pdf,Breast Cancer(肯特岗生物医学数据集--乳腺癌) 数据摘要: Patients outcome prediction for breast cancer. The training data contains 78 patient samples, 34 of which are from patients who had develo
数据集:乳腺癌数据集(from sklearn.datasets import load_breast_cancer)。 (1)将样本集划分为70%的训练集,30%作为测试集,分别用逻辑回归算法和KNN算法(需要先对数据进行标准化)建模(不指定参数),输出其测试结果的混淆矩阵,计算其准确率、查全率和假正率。
使用load_breast_cancer函数加载数据集,并将其赋值给变量cancer。 从cancer中提取特征数据,并将其存储为data: 数据集对象cancer有一个属性.data,它包含了特征数据。我们可以将其赋值给变量data。 (可选)从cancer中提取标签数据,并将其存储: 数据集对象cancer有一个属性.target,它包含了标签数据。根据用户需要,可以将...
Breast Cancer Wisconsin (Prognostic) Data Set(威斯康星乳腺癌(预后性症状)数据集)数据摘要：Prognostic Wisconsin Breast Cancer Database 中文关键词：多变量,分类,回归,UCI,威斯康星,乳腺癌,预后性症状,英文关键词：MultiVarite,Classification,Regression,UCI,Wisconsin,Breast Cancer,Prognostic,数据格式：TEXT 数据用途...
采用SVM方法,对美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集进行分类,最终实现一个针对乳腺癌检测的分类器. Contribute to mrtungleung/breast_cancer development by creating an account on GitHub.