乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisDataset-jshndeep
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, 生物医学, 数据分析, 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，记录了乳腺癌患者的肿瘤诊断相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态医学数据集。
地理范围：数据来源于医疗机构，未限定具体地理位置，但可用于全球范围内的乳腺癌研究。
数据维度：数据集包括患者的肿瘤特征测量值，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，以及诊断结果（M代表恶性，B代表良性）。
数据格式：CSV格式，文件名为breast_cancer_detection.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于医疗数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌的诊断预测、特征分析和疾病相关的研究。
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、肿瘤特征重要性分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断系统、风险评估和个性化医疗方案制定方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行诊断和治疗方案的制定。
教育和培训：作为生物医学、数据科学和机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断和疾病预测。
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、提升诊断准确性。
