我方公司根据NCI数据集建立乳腺癌预测模型,输入用户个人信息后,模型可以自动计算患者乳腺癌患病概率。 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...
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...
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...
and the other is transformed into the standard .data and .names format and stored in the repository. 中文关键词: 乳腺癌,预测,复发,DNA 微阵列分析,基因表达, 英文关键词: Breast Cancer,prediction,relapse,DNA microarray analysis,gene expression, 数据格式: TEXT 数据用途: The gene expression profile ...
使用sklearn库加载乳腺癌数据集(breast_cancer),并将其特征数据和标签数据存储到指定的变量中,可以按照以下步骤进行: 导入sklearn库中加载乳腺癌数据集的模块: sklearn.datasets模块中提供了加载乳腺癌数据集的函数。 使用该模块加载breast_cancer数据集,并将其存储为cancer: 使用load_breast_cancer函数加载数据集,并将...
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
从乳腺肿块的细针抽吸(FNA)的数字化图像计算特征。它们描述了图像中存在的细胞核的特征。在3维空间中描述的空间如下:[KP Bennett和OL Mangasarian:“两个线性不可分集合的鲁棒线性编程判别”,优化方法和软件1,1992,23-34]。 数据列表 数据名称上传日期大小下载 data.csv2021-01-15122.27KB 文档 Breast Cancer Wisc...
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.