データセットのアップロード

利用可能なデータセットコネクタを使用して、Catalyst QuickMLにデータセットをアップロードしましょう。

1. CatalystコンソールでQuickMLサービスに移動し、Start Exploringをクリックします。
   

2. Datasetsコンポーネントに移動し、Import Datasetをクリックします。
   

3. Import Datasetポップアップが表示されます。Data Sourcesステップで、File Uploadに移動し、Upload Fileをクリックします。
   

4. すでにダウンロード済みのCancer_detection_Aデータセットをアップロードし、Nextをクリックします。
   

5. データセット名はアップロードしたファイル名に基づいて自動入力されます。必要に応じて編集し、Uploadをクリックします。
   

データセットが正常にアップロードされます。

次に、上記の手順を繰り返して、もう一つのデータセットCancer_detection_Bをアップロードしてください。

このチュートリアルで使用するデータセットは医療・ヘルスケア分野に特化しているため、使用される用語の説明を以下に記載します。

• Patient_id: 患者のID
• Patient_name: 患者の氏名
• Diagnosis: 診断結果（M = 悪性 / B = 良性）

データセットには、乳房腫瘤の特徴に関する詳細情報も含まれています。

• radius（中心から輪郭上の点までの平均距離）
• texture（グレースケール値の標準偏差）
• perimeter（周囲長）
• area（面積）
• smoothness（半径長のローカル変動）
• compactness（perimeter^2 / area - 1.0）
• concavity（輪郭の凹部の深刻度）
• concave points（輪郭の凹部の数）
• symmetry（対称性）
• fractal dimension（海岸線近似 - 1）

これらの特徴量について、各画像の平均値、標準誤差、および最悪値（上位3つの値の平均）が算出され、mean radius、radius SE、worst radiusを含む合計30の特徴量が生成されています。