Datasets:

mnemoraorg
/

wisconsin-breast-cancer-diagnostic

id int64 8.67k 911M	diagnosis stringclasses 2 values	radius_mean float64 6.98 28.1	texture_mean float64 9.71 39.3	perimeter_mean float64 43.8 189	area_mean float64 144 2.5k	smoothness_mean float64 0.05 0.16	compactness_mean float64 0.02 0.35	concavity_mean float64 0 0.43	concave points_mean float64 0 0.2	symmetry_mean float64 0.11 0.3	fractal_dimension_mean float64 0.05 0.1	radius_se float64 0.11 2.87	texture_se float64 0.36 4.89	perimeter_se float64 0.76 22	area_se float64 6.8 542	smoothness_se float64 0 0.03	compactness_se float64 0 0.14	concavity_se float64 0 0.4	concave points_se float64 0 0.05	symmetry_se float64 0.01 0.08	fractal_dimension_se float64 0 0.03	radius_worst float64 7.93 36	texture_worst float64 12 49.5	perimeter_worst float64 50.4 251	area_worst float64 185 4.25k	smoothness_worst float64 0.07 0.22	compactness_worst float64 0.03 1.06	concavity_worst float64 0 1.25	concave points_worst float64 0 0.29	symmetry_worst float64 0.16 0.66	fractal_dimension_worst float64 0.06 0.21	Unnamed: 32 float64
842,302	M	17.99	10.38	122.8	1,001	0.1184	0.2776	0.3001	0.1471	0.2419	0.07871	1.095	0.9053	8.589	153.4	0.006399	0.04904	0.05373	0.01587	0.03003	0.006193	25.38	17.33	184.6	2,019	0.1622	0.6656	0.7119	0.2654	0.4601	0.1189	null
842,517	M	20.57	17.77	132.9	1,326	0.08474	0.07864	0.0869	0.07017	0.1812	0.05667	0.5435	0.7339	3.398	74.08	0.005225	0.01308	0.0186	0.0134	0.01389	0.003532	24.99	23.41	158.8	1,956	0.1238	0.1866	0.2416	0.186	0.275	0.08902	null
84,300,903	M	19.69	21.25	130	1,203	0.1096	0.1599	0.1974	0.1279	0.2069	0.05999	0.7456	0.7869	4.585	94.03	0.00615	0.04006	0.03832	0.02058	0.0225	0.004571	23.57	25.53	152.5	1,709	0.1444	0.4245	0.4504	0.243	0.3613	0.08758	null
84,348,301	M	11.42	20.38	77.58	386.1	0.1425	0.2839	0.2414	0.1052	0.2597	0.09744	0.4956	1.156	3.445	27.23	0.00911	0.07458	0.05661	0.01867	0.05963	0.009208	14.91	26.5	98.87	567.7	0.2098	0.8663	0.6869	0.2575	0.6638	0.173	null
84,358,402	M	20.29	14.34	135.1	1,297	0.1003	0.1328	0.198	0.1043	0.1809	0.05883	0.7572	0.7813	5.438	94.44	0.01149	0.02461	0.05688	0.01885	0.01756	0.005115	22.54	16.67	152.2	1,575	0.1374	0.205	0.4	0.1625	0.2364	0.07678	null
843,786	M	12.45	15.7	82.57	477.1	0.1278	0.17	0.1578	0.08089	0.2087	0.07613	0.3345	0.8902	2.217	27.19	0.00751	0.03345	0.03672	0.01137	0.02165	0.005082	15.47	23.75	103.4	741.6	0.1791	0.5249	0.5355	0.1741	0.3985	0.1244	null
844,359	M	18.25	19.98	119.6	1,040	0.09463	0.109	0.1127	0.074	0.1794	0.05742	0.4467	0.7732	3.18	53.91	0.004314	0.01382	0.02254	0.01039	0.01369	0.002179	22.88	27.66	153.2	1,606	0.1442	0.2576	0.3784	0.1932	0.3063	0.08368	null
84,458,202	M	13.71	20.83	90.2	577.9	0.1189	0.1645	0.09366	0.05985	0.2196	0.07451	0.5835	1.377	3.856	50.96	0.008805	0.03029	0.02488	0.01448	0.01486	0.005412	17.06	28.14	110.6	897	0.1654	0.3682	0.2678	0.1556	0.3196	0.1151	null
844,981	M	13	21.82	87.5	519.8	0.1273	0.1932	0.1859	0.09353	0.235	0.07389	0.3063	1.002	2.406	24.32	0.005731	0.03502	0.03553	0.01226	0.02143	0.003749	15.49	30.73	106.2	739.3	0.1703	0.5401	0.539	0.206	0.4378	0.1072	null
84,501,001	M	12.46	24.04	83.97	475.9	0.1186	0.2396	0.2273	0.08543	0.203	0.08243	0.2976	1.599	2.039	23.94	0.007149	0.07217	0.07743	0.01432	0.01789	0.01008	15.09	40.68	97.65	711.4	0.1853	1.058	1.105	0.221	0.4366	0.2075	null
845,636	M	16.02	23.24	102.7	797.8	0.08206	0.06669	0.03299	0.03323	0.1528	0.05697	0.3795	1.187	2.466	40.51	0.004029	0.009269	0.01101	0.007591	0.0146	0.003042	19.19	33.88	123.8	1,150	0.1181	0.1551	0.1459	0.09975	0.2948	0.08452	null
84,610,002	M	15.78	17.89	103.6	781	0.0971	0.1292	0.09954	0.06606	0.1842	0.06082	0.5058	0.9849	3.564	54.16	0.005771	0.04061	0.02791	0.01282	0.02008	0.004144	20.42	27.28	136.5	1,299	0.1396	0.5609	0.3965	0.181	0.3792	0.1048	null
846,226	M	19.17	24.8	132.4	1,123	0.0974	0.2458	0.2065	0.1118	0.2397	0.078	0.9555	3.568	11.07	116.2	0.003139	0.08297	0.0889	0.0409	0.04484	0.01284	20.96	29.94	151.7	1,332	0.1037	0.3903	0.3639	0.1767	0.3176	0.1023	null
846,381	M	15.85	23.95	103.7	782.7	0.08401	0.1002	0.09938	0.05364	0.1847	0.05338	0.4033	1.078	2.903	36.58	0.009769	0.03126	0.05051	0.01992	0.02981	0.003002	16.84	27.66	112	876.5	0.1131	0.1924	0.2322	0.1119	0.2809	0.06287	null
84,667,401	M	13.73	22.61	93.6	578.3	0.1131	0.2293	0.2128	0.08025	0.2069	0.07682	0.2121	1.169	2.061	19.21	0.006429	0.05936	0.05501	0.01628	0.01961	0.008093	15.03	32.01	108.8	697.7	0.1651	0.7725	0.6943	0.2208	0.3596	0.1431	null
84,799,002	M	14.54	27.54	96.73	658.8	0.1139	0.1595	0.1639	0.07364	0.2303	0.07077	0.37	1.033	2.879	32.55	0.005607	0.0424	0.04741	0.0109	0.01857	0.005466	17.46	37.13	124.1	943.2	0.1678	0.6577	0.7026	0.1712	0.4218	0.1341	null
848,406	M	14.68	20.13	94.74	684.5	0.09867	0.072	0.07395	0.05259	0.1586	0.05922	0.4727	1.24	3.195	45.4	0.005718	0.01162	0.01998	0.01109	0.0141	0.002085	19.07	30.88	123.4	1,138	0.1464	0.1871	0.2914	0.1609	0.3029	0.08216	null
84,862,001	M	16.13	20.68	108.1	798.8	0.117	0.2022	0.1722	0.1028	0.2164	0.07356	0.5692	1.073	3.854	54.18	0.007026	0.02501	0.03188	0.01297	0.01689	0.004142	20.96	31.48	136.8	1,315	0.1789	0.4233	0.4784	0.2073	0.3706	0.1142	null
849,014	M	19.81	22.15	130	1,260	0.09831	0.1027	0.1479	0.09498	0.1582	0.05395	0.7582	1.017	5.865	112.4	0.006494	0.01893	0.03391	0.01521	0.01356	0.001997	27.32	30.88	186.8	2,398	0.1512	0.315	0.5372	0.2388	0.2768	0.07615	null
8,510,426	B	13.54	14.36	87.46	566.3	0.09779	0.08129	0.06664	0.04781	0.1885	0.05766	0.2699	0.7886	2.058	23.56	0.008462	0.0146	0.02387	0.01315	0.0198	0.0023	15.11	19.26	99.7	711.2	0.144	0.1773	0.239	0.1288	0.2977	0.07259	null
8,510,653	B	13.08	15.71	85.63	520	0.1075	0.127	0.04568	0.0311	0.1967	0.06811	0.1852	0.7477	1.383	14.67	0.004097	0.01898	0.01698	0.00649	0.01678	0.002425	14.5	20.49	96.09	630.5	0.1312	0.2776	0.189	0.07283	0.3184	0.08183	null
8,510,824	B	9.504	12.44	60.34	273.9	0.1024	0.06492	0.02956	0.02076	0.1815	0.06905	0.2773	0.9768	1.909	15.7	0.009606	0.01432	0.01985	0.01421	0.02027	0.002968	10.23	15.66	65.13	314.9	0.1324	0.1148	0.08867	0.06227	0.245	0.07773	null
8,511,133	M	15.34	14.26	102.5	704.4	0.1073	0.2135	0.2077	0.09756	0.2521	0.07032	0.4388	0.7096	3.384	44.91	0.006789	0.05328	0.06446	0.02252	0.03672	0.004394	18.07	19.08	125.1	980.9	0.139	0.5954	0.6305	0.2393	0.4667	0.09946	null
851,509	M	21.16	23.04	137.2	1,404	0.09428	0.1022	0.1097	0.08632	0.1769	0.05278	0.6917	1.127	4.303	93.99	0.004728	0.01259	0.01715	0.01038	0.01083	0.001987	29.17	35.59	188	2,615	0.1401	0.26	0.3155	0.2009	0.2822	0.07526	null
852,552	M	16.65	21.38	110	904.6	0.1121	0.1457	0.1525	0.0917	0.1995	0.0633	0.8068	0.9017	5.455	102.6	0.006048	0.01882	0.02741	0.0113	0.01468	0.002801	26.46	31.56	177	2,215	0.1805	0.3578	0.4695	0.2095	0.3613	0.09564	null
852,631	M	17.14	16.4	116	912.7	0.1186	0.2276	0.2229	0.1401	0.304	0.07413	1.046	0.976	7.276	111.4	0.008029	0.03799	0.03732	0.02397	0.02308	0.007444	22.25	21.4	152.4	1,461	0.1545	0.3949	0.3853	0.255	0.4066	0.1059	null
852,763	M	14.58	21.53	97.41	644.8	0.1054	0.1868	0.1425	0.08783	0.2252	0.06924	0.2545	0.9832	2.11	21.05	0.004452	0.03055	0.02681	0.01352	0.01454	0.003711	17.62	33.21	122.4	896.9	0.1525	0.6643	0.5539	0.2701	0.4264	0.1275	null
852,781	M	18.61	20.25	122.1	1,094	0.0944	0.1066	0.149	0.07731	0.1697	0.05699	0.8529	1.849	5.632	93.54	0.01075	0.02722	0.05081	0.01911	0.02293	0.004217	21.31	27.26	139.9	1,403	0.1338	0.2117	0.3446	0.149	0.2341	0.07421	null
852,973	M	15.3	25.27	102.4	732.4	0.1082	0.1697	0.1683	0.08751	0.1926	0.0654	0.439	1.012	3.498	43.5	0.005233	0.03057	0.03576	0.01083	0.01768	0.002967	20.27	36.71	149.3	1,269	0.1641	0.611	0.6335	0.2024	0.4027	0.09876	null
853,201	M	17.57	15.05	115	955.1	0.09847	0.1157	0.09875	0.07953	0.1739	0.06149	0.6003	0.8225	4.655	61.1	0.005627	0.03033	0.03407	0.01354	0.01925	0.003742	20.01	19.52	134.9	1,227	0.1255	0.2812	0.2489	0.1456	0.2756	0.07919	null
853,401	M	18.63	25.11	124.8	1,088	0.1064	0.1887	0.2319	0.1244	0.2183	0.06197	0.8307	1.466	5.574	105	0.006248	0.03374	0.05196	0.01158	0.02007	0.00456	23.15	34.01	160.5	1,670	0.1491	0.4257	0.6133	0.1848	0.3444	0.09782	null
853,612	M	11.84	18.7	77.93	440.6	0.1109	0.1516	0.1218	0.05182	0.2301	0.07799	0.4825	1.03	3.475	41	0.005551	0.03414	0.04205	0.01044	0.02273	0.005667	16.82	28.12	119.4	888.7	0.1637	0.5775	0.6956	0.1546	0.4761	0.1402	null
85,382,601	M	17.02	23.98	112.8	899.3	0.1197	0.1496	0.2417	0.1203	0.2248	0.06382	0.6009	1.398	3.999	67.78	0.008268	0.03082	0.05042	0.01112	0.02102	0.003854	20.88	32.09	136.1	1,344	0.1634	0.3559	0.5588	0.1847	0.353	0.08482	null
854,002	M	19.27	26.47	127.9	1,162	0.09401	0.1719	0.1657	0.07593	0.1853	0.06261	0.5558	0.6062	3.528	68.17	0.005015	0.03318	0.03497	0.009643	0.01543	0.003896	24.15	30.9	161.4	1,813	0.1509	0.659	0.6091	0.1785	0.3672	0.1123	null
854,039	M	16.13	17.88	107	807.2	0.104	0.1559	0.1354	0.07752	0.1998	0.06515	0.334	0.6857	2.183	35.03	0.004185	0.02868	0.02664	0.009067	0.01703	0.003817	20.21	27.26	132.7	1,261	0.1446	0.5804	0.5274	0.1864	0.427	0.1233	null
854,253	M	16.74	21.59	110.1	869.5	0.0961	0.1336	0.1348	0.06018	0.1896	0.05656	0.4615	0.9197	3.008	45.19	0.005776	0.02499	0.03695	0.01195	0.02789	0.002665	20.01	29.02	133.5	1,229	0.1563	0.3835	0.5409	0.1813	0.4863	0.08633	null
854,268	M	14.25	21.72	93.63	633	0.09823	0.1098	0.1319	0.05598	0.1885	0.06125	0.286	1.019	2.657	24.91	0.005878	0.02995	0.04815	0.01161	0.02028	0.004022	15.89	30.36	116.2	799.6	0.1446	0.4238	0.5186	0.1447	0.3591	0.1014	null
854,941	B	13.03	18.42	82.61	523.8	0.08983	0.03766	0.02562	0.02923	0.1467	0.05863	0.1839	2.342	1.17	14.16	0.004352	0.004899	0.01343	0.01164	0.02671	0.001777	13.3	22.81	84.46	545.9	0.09701	0.04619	0.04833	0.05013	0.1987	0.06169	null
855,133	M	14.99	25.2	95.54	698.8	0.09387	0.05131	0.02398	0.02899	0.1565	0.05504	1.214	2.188	8.077	106	0.006883	0.01094	0.01818	0.01917	0.007882	0.001754	14.99	25.2	95.54	698.8	0.09387	0.05131	0.02398	0.02899	0.1565	0.05504	null
855,138	M	13.48	20.82	88.4	559.2	0.1016	0.1255	0.1063	0.05439	0.172	0.06419	0.213	0.5914	1.545	18.52	0.005367	0.02239	0.03049	0.01262	0.01377	0.003187	15.53	26.02	107.3	740.4	0.161	0.4225	0.503	0.2258	0.2807	0.1071	null
855,167	M	13.44	21.58	86.18	563	0.08162	0.06031	0.0311	0.02031	0.1784	0.05587	0.2385	0.8265	1.572	20.53	0.00328	0.01102	0.0139	0.006881	0.0138	0.001286	15.93	30.25	102.5	787.9	0.1094	0.2043	0.2085	0.1112	0.2994	0.07146	null
855,563	M	10.95	21.35	71.9	371.1	0.1227	0.1218	0.1044	0.05669	0.1895	0.0687	0.2366	1.428	1.822	16.97	0.008064	0.01764	0.02595	0.01037	0.01357	0.00304	12.84	35.34	87.22	514	0.1909	0.2698	0.4023	0.1424	0.2964	0.09606	null
855,625	M	19.07	24.81	128.3	1,104	0.09081	0.219	0.2107	0.09961	0.231	0.06343	0.9811	1.666	8.83	104.9	0.006548	0.1006	0.09723	0.02638	0.05333	0.007646	24.09	33.17	177.4	1,651	0.1247	0.7444	0.7242	0.2493	0.467	0.1038	null
856,106	M	13.28	20.28	87.32	545.2	0.1041	0.1436	0.09847	0.06158	0.1974	0.06782	0.3704	0.8249	2.427	31.33	0.005072	0.02147	0.02185	0.00956	0.01719	0.003317	17.38	28	113.1	907.2	0.153	0.3724	0.3664	0.1492	0.3739	0.1027	null
85,638,502	M	13.17	21.81	85.42	531.5	0.09714	0.1047	0.08259	0.05252	0.1746	0.06177	0.1938	0.6123	1.334	14.49	0.00335	0.01384	0.01452	0.006853	0.01113	0.00172	16.23	29.89	105.5	740.7	0.1503	0.3904	0.3728	0.1607	0.3693	0.09618	null
857,010	M	18.65	17.6	123.7	1,076	0.1099	0.1686	0.1974	0.1009	0.1907	0.06049	0.6289	0.6633	4.293	71.56	0.006294	0.03994	0.05554	0.01695	0.02428	0.003535	22.82	21.32	150.6	1,567	0.1679	0.509	0.7345	0.2378	0.3799	0.09185	null
85,713,702	B	8.196	16.84	51.71	201.9	0.086	0.05943	0.01588	0.005917	0.1769	0.06503	0.1563	0.9567	1.094	8.205	0.008968	0.01646	0.01588	0.005917	0.02574	0.002582	8.964	21.96	57.26	242.2	0.1297	0.1357	0.0688	0.02564	0.3105	0.07409	null
85,715	M	13.17	18.66	85.98	534.6	0.1158	0.1231	0.1226	0.0734	0.2128	0.06777	0.2871	0.8937	1.897	24.25	0.006532	0.02336	0.02905	0.01215	0.01743	0.003643	15.67	27.95	102.8	759.4	0.1786	0.4166	0.5006	0.2088	0.39	0.1179	null
857,155	B	12.05	14.63	78.04	449.3	0.1031	0.09092	0.06592	0.02749	0.1675	0.06043	0.2636	0.7294	1.848	19.87	0.005488	0.01427	0.02322	0.00566	0.01428	0.002422	13.76	20.7	89.88	582.6	0.1494	0.2156	0.305	0.06548	0.2747	0.08301	null
857,156	B	13.49	22.3	86.91	561	0.08752	0.07698	0.04751	0.03384	0.1809	0.05718	0.2338	1.353	1.735	20.2	0.004455	0.01382	0.02095	0.01184	0.01641	0.001956	15.15	31.82	99	698.8	0.1162	0.1711	0.2282	0.1282	0.2871	0.06917	null
857,343	B	11.76	21.6	74.72	427.9	0.08637	0.04966	0.01657	0.01115	0.1495	0.05888	0.4062	1.21	2.635	28.47	0.005857	0.009758	0.01168	0.007445	0.02406	0.001769	12.98	25.72	82.98	516.5	0.1085	0.08615	0.05523	0.03715	0.2433	0.06563	null
857,373	B	13.64	16.34	87.21	571.8	0.07685	0.06059	0.01857	0.01723	0.1353	0.05953	0.1872	0.9234	1.449	14.55	0.004477	0.01177	0.01079	0.007956	0.01325	0.002551	14.67	23.19	96.08	656.7	0.1089	0.1582	0.105	0.08586	0.2346	0.08025	null
857,374	B	11.94	18.24	75.71	437.6	0.08261	0.04751	0.01972	0.01349	0.1868	0.0611	0.2273	0.6329	1.52	17.47	0.00721	0.00838	0.01311	0.008	0.01996	0.002635	13.1	21.33	83.67	527.2	0.1144	0.08906	0.09203	0.06296	0.2785	0.07408	null
857,392	M	18.22	18.7	120.3	1,033	0.1148	0.1485	0.1772	0.106	0.2092	0.0631	0.8337	1.593	4.877	98.81	0.003899	0.02961	0.02817	0.009222	0.02674	0.005126	20.6	24.13	135.1	1,321	0.128	0.2297	0.2623	0.1325	0.3021	0.07987	null
857,438	M	15.1	22.02	97.26	712.8	0.09056	0.07081	0.05253	0.03334	0.1616	0.05684	0.3105	0.8339	2.097	29.91	0.004675	0.0103	0.01603	0.009222	0.01095	0.001629	18.1	31.69	117.7	1,030	0.1389	0.2057	0.2712	0.153	0.2675	0.07873	null
85,759,902	B	11.52	18.75	73.34	409	0.09524	0.05473	0.03036	0.02278	0.192	0.05907	0.3249	0.9591	2.183	23.47	0.008328	0.008722	0.01349	0.00867	0.03218	0.002386	12.84	22.47	81.81	506.2	0.1249	0.0872	0.09076	0.06316	0.3306	0.07036	null
857,637	M	19.21	18.57	125.5	1,152	0.1053	0.1267	0.1323	0.08994	0.1917	0.05961	0.7275	1.193	4.837	102.5	0.006458	0.02306	0.02945	0.01538	0.01852	0.002608	26.14	28.14	170.1	2,145	0.1624	0.3511	0.3879	0.2091	0.3537	0.08294	null
857,793	M	14.71	21.59	95.55	656.9	0.1137	0.1365	0.1293	0.08123	0.2027	0.06758	0.4226	1.15	2.735	40.09	0.003659	0.02855	0.02572	0.01272	0.01817	0.004108	17.87	30.7	115.7	985.5	0.1368	0.429	0.3587	0.1834	0.3698	0.1094	null
857,810	B	13.05	19.31	82.61	527.2	0.0806	0.03789	0.000692	0.004167	0.1819	0.05501	0.404	1.214	2.595	32.96	0.007491	0.008593	0.000692	0.004167	0.0219	0.00299	14.23	22.25	90.24	624.1	0.1021	0.06191	0.001845	0.01111	0.2439	0.06289	null
858,477	B	8.618	11.79	54.34	224.5	0.09752	0.05272	0.02061	0.007799	0.1683	0.07187	0.1559	0.5796	1.046	8.322	0.01011	0.01055	0.01981	0.005742	0.0209	0.002788	9.507	15.4	59.9	274.9	0.1733	0.1239	0.1168	0.04419	0.322	0.09026	null
858,970	B	10.17	14.88	64.55	311.9	0.1134	0.08061	0.01084	0.0129	0.2743	0.0696	0.5158	1.441	3.312	34.62	0.007514	0.01099	0.007665	0.008193	0.04183	0.005953	11.02	17.45	69.86	368.6	0.1275	0.09866	0.02168	0.02579	0.3557	0.0802	null
858,981	B	8.598	20.98	54.66	221.8	0.1243	0.08963	0.03	0.009259	0.1828	0.06757	0.3582	2.067	2.493	18.39	0.01193	0.03162	0.03	0.009259	0.03357	0.003048	9.565	27.04	62.06	273.9	0.1639	0.1698	0.09001	0.02778	0.2972	0.07712	null
858,986	M	14.25	22.15	96.42	645.7	0.1049	0.2008	0.2135	0.08653	0.1949	0.07292	0.7036	1.268	5.373	60.78	0.009407	0.07056	0.06899	0.01848	0.017	0.006113	17.67	29.51	119.1	959.5	0.164	0.6247	0.6922	0.1785	0.2844	0.1132	null
859,196	B	9.173	13.86	59.2	260.9	0.07721	0.08751	0.05988	0.0218	0.2341	0.06963	0.4098	2.265	2.608	23.52	0.008738	0.03938	0.04312	0.0156	0.04192	0.005822	10.01	19.23	65.59	310.1	0.09836	0.1678	0.1397	0.05087	0.3282	0.0849	null
85,922,302	M	12.68	23.84	82.69	499	0.1122	0.1262	0.1128	0.06873	0.1905	0.0659	0.4255	1.178	2.927	36.46	0.007781	0.02648	0.02973	0.0129	0.01635	0.003601	17.09	33.47	111.8	888.3	0.1851	0.4061	0.4024	0.1716	0.3383	0.1031	null
859,283	M	14.78	23.94	97.4	668.3	0.1172	0.1479	0.1267	0.09029	0.1953	0.06654	0.3577	1.281	2.45	35.24	0.006703	0.0231	0.02315	0.01184	0.019	0.003224	17.31	33.39	114.6	925.1	0.1648	0.3416	0.3024	0.1614	0.3321	0.08911	null
859,464	B	9.465	21.01	60.11	269.4	0.1044	0.07773	0.02172	0.01504	0.1717	0.06899	0.2351	2.011	1.66	14.2	0.01052	0.01755	0.01714	0.009333	0.02279	0.004237	10.41	31.56	67.03	330.7	0.1548	0.1664	0.09412	0.06517	0.2878	0.09211	null
859,465	B	11.31	19.04	71.8	394.1	0.08139	0.04701	0.03709	0.0223	0.1516	0.05667	0.2727	0.9429	1.831	18.15	0.009282	0.009216	0.02063	0.008965	0.02183	0.002146	12.33	23.84	78	466.7	0.129	0.09148	0.1444	0.06961	0.24	0.06641	null
859,471	B	9.029	17.33	58.79	250.5	0.1066	0.1413	0.313	0.04375	0.2111	0.08046	0.3274	1.194	1.885	17.67	0.009549	0.08606	0.3038	0.03322	0.04197	0.009559	10.31	22.65	65.5	324.7	0.1482	0.4365	1.252	0.175	0.4228	0.1175	null
859,487	B	12.78	16.49	81.37	502.5	0.09831	0.05234	0.03653	0.02864	0.159	0.05653	0.2368	0.8732	1.471	18.33	0.007962	0.005612	0.01585	0.008662	0.02254	0.001906	13.46	19.76	85.67	554.9	0.1296	0.07061	0.1039	0.05882	0.2383	0.0641	null
859,575	M	18.94	21.31	123.6	1,130	0.09009	0.1029	0.108	0.07951	0.1582	0.05461	0.7888	0.7975	5.486	96.05	0.004444	0.01652	0.02269	0.0137	0.01386	0.001698	24.86	26.58	165.9	1,866	0.1193	0.2336	0.2687	0.1789	0.2551	0.06589	null
859,711	B	8.888	14.64	58.79	244	0.09783	0.1531	0.08606	0.02872	0.1902	0.0898	0.5262	0.8522	3.168	25.44	0.01721	0.09368	0.05671	0.01766	0.02541	0.02193	9.733	15.67	62.56	284.4	0.1207	0.2436	0.1434	0.04786	0.2254	0.1084	null
859,717	M	17.2	24.52	114.2	929.4	0.1071	0.183	0.1692	0.07944	0.1927	0.06487	0.5907	1.041	3.705	69.47	0.00582	0.05616	0.04252	0.01127	0.01527	0.006299	23.32	33.82	151.6	1,681	0.1585	0.7394	0.6566	0.1899	0.3313	0.1339	null
859,983	M	13.8	15.79	90.43	584.1	0.1007	0.128	0.07789	0.05069	0.1662	0.06566	0.2787	0.6205	1.957	23.35	0.004717	0.02065	0.01759	0.009206	0.0122	0.00313	16.57	20.86	110.3	812.4	0.1411	0.3542	0.2779	0.1383	0.2589	0.103	null
8,610,175	B	12.31	16.52	79.19	470.9	0.09172	0.06829	0.03372	0.02272	0.172	0.05914	0.2505	1.025	1.74	19.68	0.004854	0.01819	0.01826	0.007965	0.01386	0.002304	14.11	23.21	89.71	611.1	0.1176	0.1843	0.1703	0.0866	0.2618	0.07609	null
8,610,404	M	16.07	19.65	104.1	817.7	0.09168	0.08424	0.09769	0.06638	0.1798	0.05391	0.7474	1.016	5.029	79.25	0.01082	0.02203	0.035	0.01809	0.0155	0.001948	19.77	24.56	128.8	1,223	0.15	0.2045	0.2829	0.152	0.265	0.06387	null
8,610,629	B	13.53	10.94	87.91	559.2	0.1291	0.1047	0.06877	0.06556	0.2403	0.06641	0.4101	1.014	2.652	32.65	0.0134	0.02839	0.01162	0.008239	0.02572	0.006164	14.08	12.49	91.36	605.5	0.1451	0.1379	0.08539	0.07407	0.271	0.07191	null
8,610,637	M	18.05	16.15	120.2	1,006	0.1065	0.2146	0.1684	0.108	0.2152	0.06673	0.9806	0.5505	6.311	134.8	0.00794	0.05839	0.04658	0.0207	0.02591	0.007054	22.39	18.91	150.1	1,610	0.1478	0.5634	0.3786	0.2102	0.3751	0.1108	null
8,610,862	M	20.18	23.97	143.7	1,245	0.1286	0.3454	0.3754	0.1604	0.2906	0.08142	0.9317	1.885	8.649	116.4	0.01038	0.06835	0.1091	0.02593	0.07895	0.005987	23.37	31.72	170.3	1,623	0.1639	0.6164	0.7681	0.2508	0.544	0.09964	null
8,610,908	B	12.86	18	83.19	506.3	0.09934	0.09546	0.03889	0.02315	0.1718	0.05997	0.2655	1.095	1.778	20.35	0.005293	0.01661	0.02071	0.008179	0.01748	0.002848	14.24	24.82	91.88	622.1	0.1289	0.2141	0.1731	0.07926	0.2779	0.07918	null
861,103	B	11.45	20.97	73.81	401.5	0.1102	0.09362	0.04591	0.02233	0.1842	0.07005	0.3251	2.174	2.077	24.62	0.01037	0.01706	0.02586	0.007506	0.01816	0.003976	13.11	32.16	84.53	525.1	0.1557	0.1676	0.1755	0.06127	0.2762	0.08851	null
8,611,161	B	13.34	15.86	86.49	520	0.1078	0.1535	0.1169	0.06987	0.1942	0.06902	0.286	1.016	1.535	12.96	0.006794	0.03575	0.0398	0.01383	0.02134	0.004603	15.53	23.19	96.66	614.9	0.1536	0.4791	0.4858	0.1708	0.3527	0.1016	null
8,611,555	M	25.22	24.91	171.5	1,878	0.1063	0.2665	0.3339	0.1845	0.1829	0.06782	0.8973	1.474	7.382	120	0.008166	0.05693	0.0573	0.0203	0.01065	0.005893	30	33.62	211.7	2,562	0.1573	0.6076	0.6476	0.2867	0.2355	0.1051	null
8,611,792	M	19.1	26.29	129.1	1,132	0.1215	0.1791	0.1937	0.1469	0.1634	0.07224	0.519	2.91	5.801	67.1	0.007545	0.0605	0.02134	0.01843	0.03056	0.01039	20.33	32.72	141.3	1,298	0.1392	0.2817	0.2432	0.1841	0.2311	0.09203	null
8,612,080	B	12	15.65	76.95	443.3	0.09723	0.07165	0.04151	0.01863	0.2079	0.05968	0.2271	1.255	1.441	16.16	0.005969	0.01812	0.02007	0.007027	0.01972	0.002607	13.67	24.9	87.78	567.9	0.1377	0.2003	0.2267	0.07632	0.3379	0.07924	null
8,612,399	M	18.46	18.52	121.1	1,075	0.09874	0.1053	0.1335	0.08795	0.2132	0.06022	0.6997	1.475	4.782	80.6	0.006471	0.01649	0.02806	0.0142	0.0237	0.003755	22.93	27.68	152.2	1,603	0.1398	0.2089	0.3157	0.1642	0.3695	0.08579	null
86,135,501	M	14.48	21.46	94.25	648.2	0.09444	0.09947	0.1204	0.04938	0.2075	0.05636	0.4204	2.22	3.301	38.87	0.009369	0.02983	0.05371	0.01761	0.02418	0.003249	16.21	29.25	108.4	808.9	0.1306	0.1976	0.3349	0.1225	0.302	0.06846	null
86,135,502	M	19.02	24.59	122	1,076	0.09029	0.1206	0.1468	0.08271	0.1953	0.05629	0.5495	0.6636	3.055	57.65	0.003872	0.01842	0.0371	0.012	0.01964	0.003337	24.56	30.41	152.9	1,623	0.1249	0.3206	0.5755	0.1956	0.3956	0.09288	null
861,597	B	12.36	21.8	79.78	466.1	0.08772	0.09445	0.06015	0.03745	0.193	0.06404	0.2978	1.502	2.203	20.95	0.007112	0.02493	0.02703	0.01293	0.01958	0.004463	13.83	30.5	91.46	574.7	0.1304	0.2463	0.2434	0.1205	0.2972	0.09261	null
861,598	B	14.64	15.24	95.77	651.9	0.1132	0.1339	0.09966	0.07064	0.2116	0.06346	0.5115	0.7372	3.814	42.76	0.005508	0.04412	0.04436	0.01623	0.02427	0.004841	16.34	18.24	109.4	803.6	0.1277	0.3089	0.2604	0.1397	0.3151	0.08473	null
861,648	B	14.62	24.02	94.57	662.7	0.08974	0.08606	0.03102	0.02957	0.1685	0.05866	0.3721	1.111	2.279	33.76	0.004868	0.01818	0.01121	0.008606	0.02085	0.002893	16.11	29.11	102.9	803.7	0.1115	0.1766	0.09189	0.06946	0.2522	0.07246	null
861,799	M	15.37	22.76	100.2	728.2	0.092	0.1036	0.1122	0.07483	0.1717	0.06097	0.3129	0.8413	2.075	29.44	0.009882	0.02444	0.04531	0.01763	0.02471	0.002142	16.43	25.84	107.5	830.9	0.1257	0.1997	0.2846	0.1476	0.2556	0.06828	null
861,853	B	13.27	14.76	84.74	551.7	0.07355	0.05055	0.03261	0.02648	0.1386	0.05318	0.4057	1.153	2.701	36.35	0.004481	0.01038	0.01358	0.01082	0.01069	0.001435	16.36	22.35	104.5	830.6	0.1006	0.1238	0.135	0.1001	0.2027	0.06206	null
862,009	B	13.45	18.3	86.6	555.1	0.1022	0.08165	0.03974	0.0278	0.1638	0.0571	0.295	1.373	2.099	25.22	0.005884	0.01491	0.01872	0.009366	0.01884	0.001817	15.1	25.94	97.59	699.4	0.1339	0.1751	0.1381	0.07911	0.2678	0.06603	null
862,028	M	15.06	19.83	100.3	705.6	0.1039	0.1553	0.17	0.08815	0.1855	0.06284	0.4768	0.9644	3.706	47.14	0.00925	0.03715	0.04867	0.01851	0.01498	0.00352	18.23	24.23	123.5	1,025	0.1551	0.4203	0.5203	0.2115	0.2834	0.08234	null
86,208	M	20.26	23.03	132.4	1,264	0.09078	0.1313	0.1465	0.08683	0.2095	0.05649	0.7576	1.509	4.554	87.87	0.006016	0.03482	0.04232	0.01269	0.02657	0.004411	24.22	31.59	156.1	1,750	0.119	0.3539	0.4098	0.1573	0.3689	0.08368	null
86,211	B	12.18	17.84	77.79	451.1	0.1045	0.07057	0.0249	0.02941	0.19	0.06635	0.3661	1.511	2.41	24.44	0.005433	0.01179	0.01131	0.01519	0.0222	0.003408	12.83	20.92	82.14	495.2	0.114	0.09358	0.0498	0.05882	0.2227	0.07376	null
862,261	B	9.787	19.94	62.11	294.5	0.1024	0.05301	0.006829	0.007937	0.135	0.0689	0.335	2.043	2.132	20.05	0.01113	0.01463	0.005308	0.00525	0.01801	0.005667	10.92	26.29	68.81	366.1	0.1316	0.09473	0.02049	0.02381	0.1934	0.08988	null
862,485	B	11.6	12.84	74.34	412.6	0.08983	0.07525	0.04196	0.0335	0.162	0.06582	0.2315	0.5391	1.475	15.75	0.006153	0.0133	0.01693	0.006884	0.01651	0.002551	13.06	17.16	82.96	512.5	0.1431	0.1851	0.1922	0.08449	0.2772	0.08756	null
862,548	M	14.42	19.77	94.48	642.5	0.09752	0.1141	0.09388	0.05839	0.1879	0.0639	0.2895	1.851	2.376	26.85	0.008005	0.02895	0.03321	0.01424	0.01462	0.004452	16.33	30.86	109.5	826.4	0.1431	0.3026	0.3194	0.1565	0.2718	0.09353	null

End of preview. Expand in Data Studio

This dataset, derived from the Wisconsin Breast Cancer (Diagnostic), is a comprehensive resource for developing and evaluating machine learning models focused on the binary classification of breast tumors as either benign (B) or malignant (M). The data consists of features computed from digitized images of fine needle aspirates (FNA) of breast masses, offering a rich set of quantitative metrics for computational pathology and diagnostic research.

The dataset is a critical tool for healthcare analytics and is widely used for educational purposes and for benchmarking classification algorithms such as Support Vector Machines, Logistic Regression, and Neural Networks. Its primary utility lies in providing a clean, preprocessed, and balanced foundation for predictive modeling.

Dataset Structure and Column Descriptions

The dataset contains 569 instances (samples) and 32 columns. Each instance represents a unique breast mass sample, with the features describing the characteristics of the cell nuclei.

Key Columns

id: A unique numerical identifier assigned to each patient sample.
diagnosis: The target variable, indicating the classification of the tumor. It is a categorical variable with two possible values: 'M' for malignant and 'B' for benign.

Feature Columns

The core of the dataset comprises 30 numerical features derived from image analysis of the cell nuclei. These features are organized into three categories: Mean, Standard Error, and Worst. Each category contains 10 specific measurements.

Mean: The average value of the 10 measurements across the cell nuclei in a sample. These features are labeled with a _mean suffix (e.g., radius_mean).
Standard Error (SE): The standard error of the 10 measurements. These features are labeled with a _se suffix (e.g., area_se).
Worst: The largest or "worst" value of the 10 measurements, corresponding to the mean of the three largest values. These features are labeled with a _worst suffix (e.g., perimeter_worst).

The 10 Specific Measurements

radius: The mean of distances from the center to points on the perimeter.
texture: The standard deviation of grayscale values within the region of interest.
perimeter: The perimeter of the cell nuclei's contour.
area: The area of the cell nuclei's contour.
smoothness: The local variation in radius lengths.
compactness: Defined as (perimeter^2 / area - 1.0).
concavity: The severity of concave portions of the contour.
concave points: The number of concave portions of the contour.
symmetry: The symmetry of the cell nuclei.
fractal_dimension: The "coastline approximation" of the cell nuclei's boundary, calculated as 1 - fractal dimension.

Additionally, the dataset contains a redundant column, Unnamed: 32, which is empty and has no associated data.

Key Characteristics and Use Cases

Data Integrity: The dataset is entirely free of missing values, making it immediately suitable for analysis without preprocessing for null data.
Class Distribution: With 357 benign and 212 malignant cases, the class distribution is relatively balanced, which is advantageous for training robust predictive models.
Dimensionality: The 30 features provide a high-dimensional space for advanced machine learning techniques, including feature selection and dimensionality reduction to identify the most predictive variables.
Applications: Ideal for building and evaluating classification models, conducting exploratory data analysis to visualize feature relationships, and supporting medical research to better understand the morphological characteristics of cancerous cells.

Downloads last month: 17

Collection including mnemoraorg/wisconsin-breast-cancer-diagnostic

(Public) Texts

Collection

Diverse open, texts datasets from global sources—curated for classroom use, homework, and research across subjects and grade levels. • 12 items • Updated Feb 17 • 2