Wisconsin Breast CancerPredicting T

Wisconsin Breast Cancer

Predicting Time To Recur (field 3 in recurrent records).
Each record represents follow-up data for one breast cancer case. These are consecutive patients seen by Dr. Wolberg since 1984, and include only those cases exhibiting invasive breast cancer and no evidence of distant metastases at the time of diagnosis.
The first 30 features are computed from a digitized image of a fine needle aspirate (FNA) of a breast mass. They describe characteristics of the cell nuclei present in the image. A few of the images can be found at http://www.cs.wisc.edu/~street/images/
The separation described above was obtained using Multisurface Method-Tree (MSM-T) [K. P. Bennett, "Decision Tree Construction Via Linear Programming." Proceedings of the 4th Midwest Artificial Intelligence and Cognitive Science Society, pp. 97-101, 1992], a classification method which uses linear programming to construct a decision tree. Relevant features were selected using an exhaustive search in the space of 1-4 features and 1-3 separating planes.
The actual linear program used to obtain the separating plane in the 3-dimensional space is that described in:
[K. P. Bennett and O. L. Mangasarian: "Robust Linear Programming Discrimination of Two Linearly Inseparable Sets", Optimization Methods and Software 1, 1992, 23-34].
The Recurrence Surface Approximation (RSA) method is a linear programming model which predicts Time To Recur using both recurrent and nonrecurrent cases.
This database is also available through the UW CS ftp server:
ftp ftp.cs.wisc.edu
cd math-prog/cpo-dataset/machine-learn/WPBC/
Attribute information
1) ID number
2) Outcome (R = recur, N = nonrecur)
3) Time (recurrence time if field 2 = R, disease-free time if field 2= N)
4-33) Ten real-valued features are computed for each cell nucleus:
a) radius (mean of distances from center to points on the perimeter)
b) texture (standard deviation of gray-scale values)
c) perimeter
d) area
e) smoothness (local variation in radius lengths)
f) compactness (perimeter^2 / area - 1.0)
g) concavity (severity of concave portions of the contour)
h) concave points (number of concave portions of the contour)
i) symmetry
j) fractal dimension ("coastline approximation" - 1)
The mean, standard error, and "worst" or largest (mean of the three largest values) of these features were computed for each image, resulting in 30 features. For instance, field 4 is Mean Radius, field 14 is Radius SE, field 24 is Worst Radius.
Values for features 4-33 are recoded with four significant digits.
34) Tumor size - diameter of the excised tumor in centimeters
35) Lymph node status - number of positive axillary lymph nodes observed at time of surgery
My personal Notes :
- I've removed the four instances with unknown values of the last attribute
- I've exchanged the attribute position of attributes n.3 (Time) and n.35 (Lymph node).
- I've removed the attribute outcome as it is the class attribute if the problem is treated as a classification one.

Source: UCI machine learning repository.
Characteristics: 194 cases; 32 continuous variables
Download : wisconsin.tar.gz (1749 bytes)

Kết quả (Việt) 1:

Ung thư vú WisconsinDự đoán thời gian để tái diễn (field 3 trong tái phát hồ sơ).Mỗi bản ghi đại diện cho các dữ liệu theo dõi cho một vú ung thư trường hợp. Đây là bệnh nhân liên tiếp được thấy bởi tiến sĩ Wolberg từ năm 1984, và bao gồm chỉ là những trường hợp trưng bày ung thư vú xâm lấn và có bằng chứng về di căn xa khi chẩn đoán. Các tính năng 30 lần đầu tiên được tính toán từ một hình ảnh số hóa của một aspirate Mỹ kim (FNA) của một vú khối lượng. Họ mô tả đặc điểm của nhân tế bào hiện diện trong hình ảnh. Một vài trong số những hình ảnh có thể được tìm thấy tại http://www.cs.wisc.edu/~street/images/Sự chia tách mô tả ở trên được thu được bằng cách sử dụng Multisurface phương pháp-cây (MSM-T) [K. P. Bennett, "Quyết định cây xây dựng thông qua tuyến tính lập trình." Thủ tục tố tụng của trí tuệ nhân tạo Midwest 4 và khoa học nhận thức xã hội, trang 97-101, 1992], một phương pháp phân loại sử dụng lập trình tuyến tính để xây dựng một cây quyết định. Tính năng có liên quan đã được lựa chọn bằng cách sử dụng một tìm kiếm đầy đủ trong không gian của tính năng 1-4 và 1-3 tách máy bay.Chương trình tuyến tính thực tế được sử dụng để có được máy bay tách trong không gian 3 chiều là mô tả trong:[K. P. Bennett và O. L. Mangasarian: "Mạnh mẽ tuyến tính lập trình phân biệt đối xử của hai tuyến tính không thể tách rời bộ", phương pháp tối ưu hóa và phần mềm 1, 1992, 23-34].Phương pháp xấp xỉ bề mặt tái phát (RSA) là một mô hình lập trình tuyến tính, dự báo thời gian để tái diễn sử dụng trường hợp tái phát và nonrecurrent.Cơ sở dữ liệu này cũng có sẵn thông qua hệ phục vụ ftp UW CS:ftp ftp.cs.wisc.eduCD toán-prog/cpo-số liệu/máy-tìm hiểu/WPBC /Thông tin thuộc tính1) ID số2) kết quả (R = tái diễn, N = nonrecur)3) thời gian (thời gian lặp lại nếu trường 2 = R, bệnh miễn phí thời gian nếu trường 2 = N)4-33) mười tính năng giá trị thực được tính cho mỗi nhân tế bào:a) bán kính (có nghĩa là khoảng cách từ Trung tâm để điểm trên chu vi)b) kết cấu (độ lệch chuẩn của giá trị màu xám quy mô)c) chu vid) khu vựce) êm ái (biến thể địa phương theo chiều dài bán kính)f) nhỏ gọn (chu vi ^ 2 / lá - 1.0)g) bề Lom (mức độ nghiêm trọng của phần lõm của các đường viền)h) lõm điểm (số phần lõm của các đường viền)i) đối xứng j) fractal kích thước ("bờ biển xấp xỉ" - 1)Các có nghĩa là, tiêu chuẩn lỗi, và "tồi tệ nhất" hoặc lớn nhất (trung bình của các giá trị lớn nhất ba) của các tính năng này đã được tính cho mỗi hình ảnh, kết quả là tính năng 30. Ví dụ, lĩnh vực 4 là có nghĩa là bán kính, lĩnh vực 14 là bán kính SE, lĩnh vực 24 là tồi tệ nhất bán kính.Giá trị cho các tính năng 4-33 được recoded có bốn chữ số quan trọng.34) kích thước khối u - đường kính của khối u excised trong cm35) tình trạng hạch – số lượng tích cực hạch bạch huyết nách quan sát thời điểm trong phẫu thuậtGhi chú cá nhân của tôi:-Tôi đã gỡ bỏ các trường hợp bốn với không biết giá trị của thuộc tính cuối-Tôi đã trao đổi vị trí thuộc tính của thuộc tính n.3 (thời gian) và n.35 (hạch).-Tôi đã gỡ bỏ thuộc tính kết quả như nó là thuộc tính lớp nếu vấn đề được coi là một phân loại một.Nguồn: UCI máy học tập kho.Đặc điểm: 194 trường hợp; 32 liên tục biếnTải về: wisconsin.tar.gz (1749 byte)

Kết quả (Việt) 2:

Wisconsin ung thư vú Dự đoán Thời gian tái phát (3 lĩnh vực trong hồ sơ thường xuyên). Mỗi bản ghi biểu theo dõi dữ liệu cho một trường hợp ung thư vú. Đây là những bệnh nhân liên tiếp chứng kiến của Tiến sĩ Wolberg kể từ năm 1984, và chỉ bao gồm những trường hợp tham gia triển lãm ung thư vú xâm lấn và không có bằng chứng của di căn xa ở thời điểm chẩn đoán. Các tính năng 30 đầu tiên được tính từ một hình ảnh số hóa của một hút kim nhỏ (FNA ) của một khối lượng vú. Họ mô tả đặc điểm của nhân tế bào có trong các hình ảnh. Một vài trong số các hình ảnh có thể được tìm thấy tại http://www.cs.wisc.edu/~street/images/ Việc tách mô tả ở trên được thu thập bằng cách sử dụng Multisurface Phương-Tree (MSM-T) [KP Bennett, "Cây quyết định xây dựng Via Lập trình tuyến tính. " Kỷ yếu của 4 Midwest Artificial Intelligence và khoa học nhận thức xã hội, pp. 97-101, 1992], một phương pháp phân loại trong đó sử dụng lập trình tuyến tính để xây dựng cây quyết định. Đặc tính liên quan được lựa chọn bằng cách tìm kiếm toàn trong khoảng 1-4 tính năng và 1-3 máy bay tách. Các chương trình tuyến tính thực tế được sử dụng để có được những chiếc máy bay tách trong không gian 3 chiều được mô tả trong: [KP Bennett và CV Mangasarian :. "Robust Lập trình tuyến tính phân biệt đối xử của Hai Sets tuyến tính Inseparable", phương pháp Tối ưu hóa và phần mềm 1 năm 1992, 23-34] Các Recurrence bề mặt xấp xỉ (RSA) phương pháp là một mô hình lập trình tuyến tính dự đoán Thời gian tái phát bằng cách sử dụng cả hai trường hợp tái phát và nonrecurrent . cơ sở dữ liệu này cũng có sẵn thông qua các máy chủ ftp UW CS: ftp ftp.cs.wisc.edu cd toán-prog / CPO-dataset / máy-học / WPBC / Thông tin thuộc tính 1) số ID 2) Kết quả (R = tái ​​diễn, N = nonrecur) 3) Thời gian (thời gian tái phát nếu trường 2 = R, thời gian bệnh miễn phí nếu trường 2 = N) 4-33) Ten tính năng giá trị thực được tính toán cho mỗi nhân tế bào: a) bán kính (có nghĩa là khoảng cách từ trung tâm với các điểm trên chu vi) b) kết cấu (độ lệch chuẩn của các giá trị độ xám) c) chu vi d) khu vực e) êm ái (biến thể địa phương trong độ dài bán kính) f) nhỏ gọn (chu vi ^ 2 / khu vực - 1,0) g) lõm (mức độ nghiêm trọng của phần lõm của đường viền) h) điểm lõm (số phần lõm của đường viền) i) đối xứng j) chiều fractal ("bờ biển xấp xỉ" - 1) Giá trị trung bình, sai số chuẩn, và "xấu nhất" hoặc lớn nhất ( có nghĩa là trong ba giá trị lớn nhất) của các tính năng này đã được tính toán cho từng hình ảnh, kết quả là 30 tính năng. Ví dụ, lĩnh vực 4 là Mean Radius, lĩnh vực 14 là Radius SE, lĩnh vực 24 là tồi tệ nhất Radius. Các giá trị cho các tính năng 4-33 được mã hóa lại với bốn chữ số có nghĩa. 34) Kích thước khối u - đường kính của khối u được cắt cm 35) nút bạch huyết trạng thái - số lượng hạch nách tích cực quan sát tại thời điểm phẫu thuật Ghi chú cá nhân của tôi: - Tôi đã gỡ bỏ bốn trường hợp với các giá trị chưa biết của các thuộc tính cuối cùng - Tôi đã trao đổi các vị trí thuộc tính của thuộc tính n.3 (Time) và n . .35 (hạch) - Tôi đã gỡ bỏ các kết quả thuộc tính vì nó là thuộc tính class nếu vấn đề được coi là một phân loại một. Nguồn: kho máy học UCI. Đặc điểm: 194 trường hợp; 32 biến liên tục Tải về: wisconsin.tar.gz (1749 bytes)