乳腺癌预测数据集-winicious
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，预测，数据集，医学，肿瘤学，机器学习，诊断，健康
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星大学医院的乳腺癌诊断数据，记录了患者的肿瘤细胞特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为不明确，但通常指代一段临床研究时期。
地理范围：数据来源于美国威斯康星大学医院，可能包含来自该医院及周边地区的患者数据。
数据维度：数据集包括肿瘤的各种细胞核特征，如半径，纹理，周长，面积，平滑度，紧凑度，凹陷度，凹点，对称性和分形维度等，以及肿瘤诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的医疗研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学研究，机器学习和数据挖掘等领域，特别是在乳腺癌诊断和预测方面具有重要价值。
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，肿瘤细胞特征分析等医学研究，如不同细胞特征与肿瘤性质的关系研究。
行业应用：可以为医疗机构，肿瘤研究中心提供数据支持，特别是在乳腺癌的早期诊断，风险评估等方面。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌诊断，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疾病诊断，数据分析及预测模型。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌的早期诊断和预测方法，帮助用户实现疾病风险评估，辅助诊断和个性化治疗方案制定等目标。
