威斯康星医院的乳腺癌数据集，结构清晰、格式干净，拿来练手模型调优挺方便。尤其是搞分类算法的，这数据还挺有代表性，能直接拿来测你的SVM、决策树、神经网络啥的。
文件是压缩包格式，名字叫breast-cancer-wisconsin.names.zip，里面除了.data文件，还有文档，字段都有写清楚，直接喂进模型就行。嗯，列名不多，一眼能看明白。
像你要做恶性良性预测或者模型对比实验，这套数据还挺合适的。比如用sklearn跑个RandomForestClassifier试试看，十几秒就能搞定。
相关资源也不少，像乳腺癌肿瘤良恶性预测数据集、BP 算法和 C4.5 算法对比都能配合着用。做数据增强？还有个StyleGAN2 生成乳腺超声图像的也挺香。
如果你正好要搞医学图像、AI 诊断或是做个MATLAB可视化，别错过这套预训练模型代码，直接上手。
提醒一下，这类医疗数据虽然经典，但年代有点久，模型评估时记得交叉验证，别光看准确率。