乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisDataset-furkanbaka
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 肿瘤, 机器学习, 医疗, 数据分析, 特征工程, 细胞核
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗资源的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断信息和细胞核特征。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，但可用于分析不同人群的乳腺癌诊断特征。
数据维度：数据集包含33个字段，包括肿瘤ID（id）、诊断结果（diagnosis，M代表恶性，B代表良性），以及30个细胞核特征的均值、标准误和最差值，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datacsv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，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和数据建模、机器学习等技术应用。
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、肿瘤特征分析的学术研究，如肿瘤细胞核特征与诊断结果的关系分析，以及不同特征对诊断结果的影响研究。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、风险评估和个性化治疗方案制定方面。
决策支持：支持医生在乳腺癌诊断过程中，对肿瘤性质进行更准确的评估。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断及相关特征。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与乳腺癌诊断结果之间的关系，帮助用户实现更准确的诊断预测模型，提高诊断效率和准确性。
