乳腺癌诊断分析数据集BreastCancerDiagnosisAnalysisDataset-ft7gmn
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 医疗数据, 机器学习, 数据分析, 生物医学, 疾病预测, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗资源的数据，记录了乳腺癌诊断相关的肿瘤特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但通常代表通用的乳腺癌患者特征。
数据维度：数据集包含ID、诊断结果（M代表恶性，B代表良性）以及30个与肿瘤相关的数值特征，例如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数等。
数据格式：CSV格式，文件名为17-breast-cancercsv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的医疗研究或数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究、疾病预测、特征分析和机器学习模型构建。
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、肿瘤学等领域的学术研究，例如肿瘤特征分析、诊断预测模型的建立与优化等。
行业应用：为医疗行业提供数据支持，特别是辅助医生进行乳腺癌诊断，以及开发基于数据的辅助诊断工具。
决策支持：支持医疗机构在乳腺癌筛查和治疗方案制定方面的决策。
教育和培训：作为生物医学工程、医学统计学、机器学习等课程的案例分析数据，帮助学生理解疾病诊断和数据分析的应用。
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，构建预测模型，并提升乳腺癌诊断的准确性和效率。
