京公网安备11010802038645号京ICP备20022436号-3京EDI证京B2-20220639区块链京网信备 1101082276223860002X号数据描述
一、引言
在乳腺癌研究领域，机器学习模型（如风险评估、治疗效果预测）的性能高度依赖高质量结构化医学数据。当前，医学数据标准化已成为推动 AI 技术落地临床研究的核心环节 —— 规范的数据不仅能减少模型训练偏差，更能加速从 “数据” 到 “临床价值” 的转化，为乳腺癌诊断精度提升与个性化治疗方案制定提供关键支撑。
然而，原始乳腺癌相关数据普遍存在 “分类变量处理难” 的痛点：数据中包含的
menopause（绝经状态）、class（疾病类别）、deg_malig（恶性程度）等分类变量，需手动通过编码转换为数值形式，不仅耗时（单次处理需 2-3 天），还易因人工操作导致编码不一致，进而影响模型有效性；同时，非权威来源的数据常存在样本偏差，难以满足医学研究的科学性要求。本乳腺癌数据集正是针对上述痛点设计，由专业肿瘤研究机构提供权威原始数据，经专业标签编码、独热编码预处理，生成清洁、结构化的数据源。其核心目标是帮助研究者跳过复杂的数据转换环节，直接将数据用于乳腺癌相关机器学习任务，降低医学 AI 研究的技术门槛。
二、核心信息
（一）数据集核心信息
通过以下表格可快速判断数据是否匹配需求，关键信息均量化、明确：
| 信息类别 | 具体内容（需量化、明确） |
|---|---|
| 基础属性 | 数据类型：乳腺癌相关医学结构化数据；数据总量：具体量级参考数据提供方官方披露；采集时间：未公开（源自专业研究机构历史临床 / 研究数据） |
| 采集信息 | 采集机构：专业肿瘤研究机构；采集场景：乳腺癌临床研究相关场景；采集环境：专业医学研究控制环境 |
| 标注情况 | 标注类型：分类变量编码（menopause/class/irradiat标签编码、deg_malig独热编码）；标注精度：编码过程规范，确保分类变量数值化一致性；标注工具：未公开 |
| 格式与规格 | 数据格式：结构化格式（如 CSV/Excel），适配 Pandas、R 等数据分析工具；文件大小：依数据量级而定；适配工具：Python、R、PyTorch、TensorFlow 等 |
| 数据划分 | 未明确公开，建议用户根据建模需求（如训练 / 验证 / 测试集 7:2:1 比例）自行划分，或参考数据提供方补充说明 |
（二）数据集核心优势
本数据集的核心竞争力在于 “权威来源 + 零预处理成本 + 高适配性”，解决了医学数据 “不可靠、难处理、不通用” 的核心问题，具体优势如下：
-
来源权威，数据科学性与可靠性双保障该数据集源自专业肿瘤研究机构，由专业医疗研究者参与创建，数据采集与整理符合医学研究规范，避免了非专业数据源的样本偏差（如临床信息缺失、分类标准混乱），可直接用于学术研究与高要求的机器学习建模。
-
预处理完整，大幅节省用户时间成本数据集已完成核心数据转换工作：对
menopause（绝经状态）、class（疾病类别）、irradiat（辐射治疗史）等变量做标签编码，将分类值转为数值标签；对deg_malig（恶性程度）列做独热编码，生成二进制列。研究者无需手动编写编码脚本或校验数据一致性，可直接导入模型，预计节省 30% 以上的数据预处理时间。 -
结构规范，适配主流工具与任务场景数据以结构化格式存储（如 CSV），可直接通过 Python（Pandas 库）、R 等工具读取；同时兼容 PyTorch、TensorFlow 等主流机器学习框架，既能用于 “乳腺癌风险评估”“治疗效果预测” 等分类任务，也可支持 “特征相关性分析” 等学术研究，无需额外格式转换。
（三）数据应用全流程指导
1. 数据预处理（基础操作：读取 + 校验）
功能目标：确认数据完整性，确保编码变量无异常，直接适配模型输入。步骤 + 代码示例（Python）：
# 1. 导入工具库
import pandas as pd
import numpy as np
# 2. 读取数据集（假设格式为CSV）
df = pd.read_csv("breast_cancer_dataset.csv") # 替换为实际文件路径
# 3. 数据校验：检查编码变量的完整性（无缺失值、编码范围合理）
# 查看关键编码列的基本信息
print("编码变量缺失值情况：")
print(df[["menopause_encoded", "class_encoded", "deg_malig_onehot_1"]].isnull().sum()) # 替换为实际列名
# 检查标签编码列的取值范围（示例：假设menopause_encoded取值为0/1/2）
print("\nmenopause_encoded取值范围：", df["menopause_encoded"].unique())
关键说明：校验步骤需结合数据提供方给出的 “编码对应表”（如
menopause_encoded=0代表 “术前”），避免因编码含义误解导致建模偏差；若存在少量缺失值，可通过 “均值填充”（数值型）或 “众数填充”（编码型）处理，确保数据完整性。2. 核心任务演示（2 个主流场景）
任务 1：乳腺癌风险评估分类模型训练
模型选择：逻辑回归（基础且易解释，适合医学数据分类任务，便于后续结果验证）代码示例：
# 1. 数据准备：划分特征（X）与标签（y）
# 假设"risk_label"为风险评估标签列（1=高风险，0=低风险）
X = df.drop("risk_label", axis=1) # 特征：所有编码变量与其他医学指标
y = df["risk_label"] # 标签：风险评估结果
# 2. 划分训练集与测试集（7:3比例）
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 3. 模型训练
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score
# 初始化模型（max_iter：增加迭代次数，确保模型收敛）
model = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 4. 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 预测为高风险的概率
print("模型准确率：", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("模型AUC值：", roc_auc_score(y_test, y_pred_proba)) # AUC值更适合不平衡数据评估
关键说明：医学模型评估需优先关注 “召回率”（避免漏判高风险案例），可通过
sklearn.metrics.recall_score计算；若数据存在类别不平衡（如高风险样本少），可通过 “SMOTE 过采样” 优化训练数据。任务 2：乳腺癌特征相关性分析
功能目标：识别对乳腺癌研究关键的特征（如恶性程度与风险的关联）代码示例：
# 1. 计算特征间的皮尔逊相关系数
corr_matrix = df[["deg_malig_encoded", "age", "risk_label"]].corr() # 选择核心特征列
# 2. 可视化相关性热力图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文显示问题
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.imshow(corr_matrix, cmap="coolwarm", interpolation="none")
plt.colorbar(label="皮尔逊相关系数")
plt.xticks(range(len(corr_matrix.columns)), corr_matrix.columns, rotation=45)
plt.yticks(range(len(corr_matrix.columns)), corr_matrix.columns)
# 在热力图上标注相关系数
for i in range(len(corr_matrix.columns)):
for j in range(len(corr_matrix.columns)):
plt.text(j, i, f"{corr_matrix.iloc[i, j]:.2f}",
ha="center", va="center", color="black")
plt.title("乳腺癌核心特征相关性热力图")
plt.tight_layout()
plt.show()
关键说明：相关性分析结果可指导特征筛选（如剔除高度相关的冗余特征），若
deg_malig_encoded（恶性程度）与risk_label（风险）相关系数 > 0.6，说明恶性程度是风险评估的关键特征，需在模型中重点保留。3. 效果可视化与部署建议
- 效果可视化：除上述相关性热力图外，可通过 “混淆矩阵” 展示分类模型的预测细节（真阳性 / 假阳性数量），或 “ROC 曲线” 直观呈现模型区分能力，帮助研究者快速判断模型适用性。
- 部署建议：本数据集适配的模型建议优先用于学术研究与临床辅助分析，不可直接作为临床决策依据；若需落地临床场景，需结合更多本地医院的真实数据做模型微调，并通过医学伦理审核。
（四）数据集样例展示（结构化数据示例）
| menopause_encoded（绝经状态） | class_encoded（疾病类别） | deg_malig_onehot_1（恶性程度 1 级） | deg_malig_onehot_2（恶性程度 2 级） | age（年龄） | risk_label（风险标签） |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 1 | 0 | 52 | 1 |
| 1 | 0 | 0 | 1 | 45 | 0 |
| 2 | 1 | 0 | 0 | 60 | 1 |
标注说明：
menopause_encoded取值对应 “0 = 术前绝经，1 = 术后绝经，2 = 未绝经”（具体以数据提供方官方说明为准）；deg_malig_onehot_1=1代表 “恶性程度 1 级”，deg_malig_onehot_2=1代表 “恶性程度 2 级”，实现分类变量的数值化适配。验证报告
以下为卖家选择提供的数据验证报告：
肿瘤研究所乳腺癌数据集 | 标签编码 + 独热编码预处理 | 乳腺癌诊断 / 治疗 ML 模型训练 | 医学数据
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