乳腺癌诊断分析数据集BreastCancerDiagnosisAnalysisDataset-mahmoudshogaa
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 肿瘤, 医疗, 机器学习, 临床数据, 疾病预测, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗数据库的乳腺癌诊断数据，记录了患者的肿瘤特征及诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态医疗数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表通用的乳腺癌临床案例。
数据维度：数据集包含患者的肿瘤相关特征，例如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等，以及对应的诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为wdbcdatacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开医疗数据集，已进行标准化处理，方便用于医学研究和机器学习模型构建。
该数据集适合用于乳腺癌诊断预测、肿瘤特征分析和疾病风险评估等研究。
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：适用于医学、生物学和数据科学交叉领域的学术研究，如肿瘤特征分析、诊断模型构建、疾病早期检测研究等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在肿瘤诊断、疾病风险评估、个性化医疗等方面。
决策支持：支持医疗机构的诊断决策，辅助医生进行临床诊断和治疗方案制定。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解疾病诊断过程、学习数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索肿瘤特征与诊断结果之间的关系，帮助用户构建预测模型、提升诊断准确率，并深入理解乳腺癌的发生发展规律。
