乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisDataset-abhishekparida22
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 肿瘤, 机器学习, 临床数据, 特征工程, 数据分析, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星州（Wisconsin）的乳腺癌患者的肿瘤细胞相关数据，记录了肿瘤的各项测量指标，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，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源于威斯康星州，但数据本身具有普适性，可用于不同地区的乳腺癌研究。
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个与肿瘤细胞相关的数值特征，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，这些特征在均值、标准误差和最大值三个维度上进行了统计。
数据格式：CSV格式，文件名为breast-cancer-wisconsin-data.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的UCI机器学习数据库，并经过整理和标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤分类、特征重要性分析等研究，也可用于构建和评估机器学习模型。
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、数据科学等领域的学术研究，如乳腺癌诊断模型的开发、肿瘤特征分析、影响因素研究等。
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、风险评估模型、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行临床决策，优化诊断流程，提高诊断准确率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、生物统计学等课程的案例，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
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，帮助用户开发预测模型、提高诊断效率，并深入了解乳腺癌的生物学特性。
