乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisData-newblackcow
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 肿瘤, 医疗, 机器学习, 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疗数据库的乳腺癌诊断相关数据，记录了肿瘤的各种特征，用于预测肿瘤的良恶性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一次性收集的静态数据集。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但通常代表一个医疗机构或研究项目的临床数据。
数据维度：数据集包含33个特征，包括id、诊断结果（M代表恶性，B代表良性）以及30个与肿瘤相关的数值特征，例如半径、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，以及这些特征的均值、标准误和最差情况下的值。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，易于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医疗数据库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤分类、以及医学影像分析等领域的研究。
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，如肿瘤特征分析、诊断模型构建、以及预后预测等。
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、风险评估、以及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、疾病筛查和患者管理。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科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诊断和数据分析方法。
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，帮助用户构建和优化乳腺癌诊断模型，提高诊断准确率。
