breast cancer dataset

资 源 简 介

breast cancer dataset

详 情 说 明

乳腺癌数据集是机器学习领域广泛使用的经典数据集之一，尤其在研究支持向量机（SVM）算法时具有重要价值。该数据集通常包含肿瘤特征的数值化指标（如细胞核形态、纹理等）以及对应的良性/恶性分类标签。

在支持向量机的研究中，该数据集常用于验证不同核函数（如线性核、RBF核）的分类效果，帮助理解如何通过核方法将线性不可分问题转化为高维可分问题。同时，由于医学数据常存在样本不均衡或特征冗余问题，该数据集也常被用于测试样本选择方法（如SMOTE过采样或特征重要性筛选）对模型性能的影响。

研究者通过该数据集可以直观对比不同算法的分类边界、泛化能力以及特征权重分布，这对医疗诊断模型的优化具有实际指导意义。