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淋巴造影数据集

淋巴造影数据集

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Life Classification

Data Set Information:这是肿瘤学研究所提供的三个领域之一,在机器学习文献中反复出现。(另见乳腺癌和原发肿瘤。)Attribute I......

数据结构 ? 2K

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    Data Set Information:

    这是肿瘤学研究所提供的三个领域之一,在机器学习文献中反复出现。(另见乳腺癌和原发肿瘤。)


    Attribute Information:

    --- NOTE: All attribute values in the database have been entered as numeric values corresponding to their index in the list of attribute values for that attribute domain as given below.
    1.类别:正常发现、转移、恶性淋巴结、纤维化
    2.淋巴管:正常、弓形、变形、移位
    3.艾菲尔街区:不,是的
    4.淋巴结清。c:不,是的
    5.淋巴结清。s:不,是的
    6.旁路:不,是的
    7.渗出物:不,是的
    8.再生:不,是的
    9早期接受:不,是的
    10lym.Demin:0-3
    11lym.enlar节点:1-4
    12lym的变化:豆、椭圆形、圆形
    13淋巴结缺损:无,腔隙性,lac。边际,拉丁美洲。中心的
    14淋巴结改变:无,腔隙性,lac。保证金,拉丁美洲和加勒比海。中心的
    15结构变化:无、粒状、滴状、粗糙、稀释、网状、剥离、模糊、,
    16特殊形式:不,圣杯,小泡
    17医生:不,是的
    18排除否:否,是
    19中的节点数:0-9、10-19、20-29、30-39、40-49、50-59、60-69、>=70


    Relevant Papers:

    Cestnik,G., Konenenko,I, & Bratko,I. (1987). Assistant-86: A Knowledge-Elicitation Tool for Sophisticated Users.  In I.Bratko & N.Lavrac (Eds.) Progress in Machine Learning, 31-45, Sigma Press.
    [Web link]

    Clark,P. & Niblett,T. (1987). Induction in Noisy Domains.  In I.Bratko & N.Lavrac (Eds.) Progress in Machine Learning, 11-30, Sigma Press.
    [Web link]

    Michalski,R., Mozetic,I. Hong,J., & Lavrac,N. (1986).  The Multi-Purpose Incremental Learning System AQ15 and its Testing Applications to Three Medical Domains.  In Proceedings of the Fifth National Conference on Artificial Intelligence, 1041-1045. Philadelphia, PA: Morgan Kaufmann.
    [Web link]


    Papers That Cite This Data Set1:


    Marcus Hutter and Marco Zaffalon. Distribution of Mutual Information from Complete and Incomplete Data. CoRR, csLG/0403025. 2004.  [View Context].

    Marco Zaffalon and Marcus Hutter. Robust Feature Selection by Mutual Information Distributions. CoRR, csAI/0206006. 2002.  [View Context].

    Michael G. Madden. evaluation of the Performance of the Markov Blanket Bayesian Classifier Algorithm. CoRR, csLG/0211003. 2002.  [View Context].

    Thomas G. Dietterich. An Experimental Comparison of Three Methods for Constructing Ensembles of Decision Trees: Bagging, Boosting, and Randomization. Machine Learning, 40. 2000.


    Donors:

    1. Igor Kononenko,
    University E.Kardelj
    Faculty for electrical engineering
    Trzaska 25
    61000 Ljubljana (tel.: (38)(+61) 265-161

    2. Bojan Cestnik
    Jozef Stefan Institute
    Jamova 39
    61000 Ljubljana
    Yugoslavia (tel.: (38)(+61) 214-399 ext.287)

    ×

    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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