乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisDataset-mckaggle123
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 细胞特征, 机器学习, 数据分析, 医疗诊断, 疾病预测, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自美国威斯康星州医院的乳腺癌肿瘤细胞的诊断数据，记录了细胞的多种特征，用于辅助判断肿瘤的良恶性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州医院，具有一定的地域代表性。
数据维度：数据集包括32个特征，其中“id”为样本编号，“diagnosis”为诊断结果（M代表恶性，B代表良性），以及30个与细胞核相关的数值特征，包括半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数等，并分别计算了均值、标准误差和最差值（即最大值）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的UCI机器学习数据库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断研究和数据建模、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：适用于肿瘤学、医学影像分析和机器学习交叉领域的学术研究，如肿瘤分类、特征重要性分析、生存分析等。
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、疾病风险评估、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行诊断，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解疾病诊断流程，学习机器学习模型。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞特征与诊断结果之间的关系，帮助用户实现对乳腺癌的早期诊断、风险评估和预测。
