癌症威斯康星乳腺癌诊断数据集CancerWisconsinBreastCancerDiagnosisDataset-scter1923
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，医疗诊断，数据集，机器学习，医学研究，健康分析，肿瘤检测，生物信息学
数据概述：该数据集包含来自威斯康星大学医学与公共健康学院的数据，记录了乳腺癌细胞样本的特征，适用于癌症诊断和预测模型的构建。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从1990年代到2010年代。
地理范围：数据涵盖了美国威斯康星州的多个地区，主要为医疗研究中心和医院提供的样本。
数据维度：数据集包括细胞图像的特征，涵盖10个数值特征，如细胞半径，纹理，周长，面积，平滑度，紧致度，凹凸性，凹陷性，对称性及分形维数。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于威斯康星大学医学与公共健康学院的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学研究，机器学习和健康数据分析等领域，特别是在乳腺癌诊断和预测模型的构建中具有重要应用价值。
数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于乳腺癌诊断，病情预测等医学研究，如细胞特征与癌症风险的关系分析。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在癌症诊断，预防和治疗策略制定方面。
决策支持：支持乳腺癌早期诊断和病情预测，帮助医疗机构制定更好的治疗方案。
教育和培训：作为医学和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断和数据驱动的医疗决策方法。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌细胞特征与诊断结果的关联，帮助用户实现更准确的癌症诊断，提高早期发现率和治疗效果。
