乳腺癌风险评估训练数据集BreastCancerRiskAssessmentTrainingDataset-abhigyanjha
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 风险评估, 医学影像, 机器学习, 流行病学, 数据分析, 肿瘤学, 临床研究
数据概述：
该数据集包含来自医学研究和临床试验的数据，记录了与乳腺癌风险相关的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据涵盖了多种人口统计学特征，如种族、族裔等。
数据维度：数据集包含多个关键特征，例如：绝经状态（menopaus）、年龄组（agegrp）、乳房密度（density）、种族（race）、西班牙裔（Hispanic）、BMI、初次怀孕年龄（agefirst）、一级亲属乳腺癌史（nrelbc）、乳房手术史（brstproc）、最后一次乳房X光检查（lastmamm）、手术绝经状态（surgmeno）、激素替代疗法（hrt）、浸润性癌（invasive）、癌症状态（cancer）以及相关计数（count）。
数据格式：CSV格式，文件名为data-training.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医疗研究，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于乳腺癌风险预测模型构建、影响因素分析和临床决策支持。
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：适用于流行病学、肿瘤学和医学统计学的研究，如乳腺癌发病风险预测、影响因素分析、临床试验结果评估等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在风险评估、疾病筛查、个性化医疗等方面。
决策支持：支持医生和患者进行乳腺癌风险评估，辅助制定个性化的预防和治疗方案。
教育和培训：作为医学、统计学、数据科学等相关专业的教学素材，帮助学生和研究人员理解乳腺癌风险因素，并进行数据建模和分析。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌风险因素之间的关联，构建预测模型，并提高对乳腺癌的早期诊断和预防能力。
