乳腺癌生存预测数据集BreastCancerSurvivalPredictionDataset-sercannc
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 生存分析, 临床数据, 肿瘤学, 预后预测, 医学研究, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的乳腺癌患者临床数据，记录了患者的各项生理指标、肿瘤特征以及生存状况等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推测为患者就诊后的随访数据。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了乳腺癌患者的典型临床特征。
数据维度：数据集包括年龄、种族、婚姻状况、肿瘤分期、淋巴结转移情况、病理分级、肿瘤大小、激素受体状态、淋巴结检查数量、淋巴结阳性数量、生存月数和生存状态等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为Breast_Cancer.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医学研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌预后预测、生存分析等研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于肿瘤学、流行病学等领域的学术研究，如乳腺癌生存影响因素分析、预后模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助临床决策、个性化治疗方案制定、患者风险评估等方面。
决策支持：支持医院和科研机构的临床决策，优化患者管理流程，提升医疗资源配置效率。
教育和培训：作为医学、生物统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌的临床特征与预后。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌患者的生存规律，预测患者的生存时间和生存概率，帮助用户实现优化治疗方案、提高患者生存率的目标。
