乳腺癌诊断分析数据集BreastCancerDiagnosisAnalysisDataset-ahmedsamehahmed
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, 图像分析, 数据挖掘, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的乳腺癌诊断相关数据，记录了患者的肿瘤特征以及诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的医学诊断数据集。
地理范围：数据来源未明确，但包含了通用的乳腺癌诊断特征，具有一定的普适性。
数据维度：包括患者ID、诊断结果（良性或恶性）、以及30个肿瘤特征的测量值，这些特征包括半径、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，以及这些特征的均值、标准误差和最差情况下的值。
数据格式：CSV格式，文件名为data (1).csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医学数据集，用于乳腺癌诊断和研究。
该数据集适合用于乳腺癌的诊断、预后分析以及医学图像分析等相关研究。
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：适用于生物医学、肿瘤学和机器学习交叉领域的学术研究，如乳腺癌诊断模型的构建、肿瘤特征分析、预后预测等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断系统、疾病风险评估等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行诊断，提高诊断准确率。
教育和培训：作为生物医学、机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断和相关数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌肿瘤特征与诊断结果之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高诊断效率和准确性。
