乳腺癌诊断分析数据集BreastCancerDiagnosisAnalysisDataset-santhoshnagarajsam
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 临床数据, 机器学习, 医疗健康, 数据分析, 特征工程, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌患者的肿瘤特征信息，用于辅助乳腺癌的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据集，用于分析肿瘤特征与诊断结果之间的关系。
地理范围：数据来源未明确指出特定地理区域，但通常代表了参与研究的患者群体。
数据维度：数据集包含多个与肿瘤相关的数值特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数等，以及这些特征的均值、标准误和最大值。此外，还包括诊断结果（良性或恶性）和患者ID。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，方便进行数据分析和建模。数据字段包括ID、诊断结果以及30个以上的肿瘤特征。
来源信息：数据来源于公开的医学研究，已进行标准化处理，方便用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、预后分析和相关临床研究。
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：适用于肿瘤学、生物医学工程等领域的研究，用于探索肿瘤特征与诊断结果之间的关系，以及开发新的诊断方法。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在开发乳腺癌诊断辅助系统、风险预测模型和个性化治疗方案方面。
决策支持：支持临床医生进行诊断决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息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诊断和治疗。
此数据集特别适合用于构建和评估机器学习模型，以预测乳腺癌的诊断结果，并探索影响诊断的关键特征。
