给我breast cancer cell dataset

由于不清楚你需要哪个具体的数据集，以下提供两个常用的乳腺癌细胞数据集供参考：

1. 威斯康星大学乳腺癌数据集（Wisconsin Breast Cancer Dataset）

该数据集包含569个样本，其中212个是恶性肿瘤，357个是良性肿瘤。每个样本都有30个特征，包括肿瘤大小、均匀度、边缘光滑度等。这个数据集可以用于分类任务。

数据集链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+(Diagnostic)

2. 癌症基因组图谱数据集（The Cancer Genome Atlas (TCGA)）

该数据集包含了一系列癌症类型的基因组图谱数据，包括乳腺癌。数据集提供了丰富的信息，包括基因表达、基因突变、临床信息等。这个数据集可以用于生物信息学分析和机器学习任务。

数据集链接：https://portal.gdc.cancer.gov/

相关问题

给出SVM 回归 with Breast Cancer Dataset的Python代码

以下是使用SVM回归算法对Breast Cancer数据集进行预测的Python代码：

# 导入必要的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载Breast Cancer数据集
breast_cancer = datasets.load_breast_cancer()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(breast_cancer.data, breast_cancer.target, test_size=.2, random_state=42)

# 创建SVM回归模型
svm_reg = SVR(kernel='linear', C=1, epsilon=.1)

# 训练模型
svm_reg.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = svm_reg.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

以上代码使用线性核函数创建SVM回归模型，并使用Breast Cancer数据集进行训练和测试。最后，计算预测结果与真实结果之间的均方误差。

用pandas加载breast_cancer’ dataset from scikit-learn.

在Python中，使用pandas库加载`breast_cancer`数据集，首先你需要确保已经安装了pandas和scikit-learn。如果没有安装，可以用下面的命令安装：

pip install pandas scikit-learn

接下来，你可以通过以下步骤加载数据：

1. 导入库：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

2. 加载数据集：

cancer_dataset = load_breast_cancer()  # 这里会直接从sklearn.datasets模块加载数据

`cancer_dataset`是一个包含了多种信息的Bunch对象，它包含以下内容：
- `data`: 医学特征的数值数组，形状为(n_samples, n_features)。
- `target`: 类别标签，表示肿瘤是否恶性，数值为0（良性）或1（恶性），形状为(n_samples,)。
- `feature_names`: 特征名称列表。
- ` DESCR`: 文本描述数据集的信息。
- `filename`: 数据文件名（在这种情况下，由于数据是从内存中加载的，实际文件名不存在）。

你可以像操作DataFrame一样查看数据前几行，了解数据结构：

# 查看数据前五行
print(cancer_dataset.data.head())
print(cancer_dataset.feature_names)

现在，`cancer_dataset.data`就是你需要的数据表格形式，可以直接用于后续的数据分析和建模。