乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisDataset-wassilarezig
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 医疗, 肿瘤, 机器学习, 数据分析, 疾病预测, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗资源的数据，记录了乳腺癌诊断相关的肿瘤细胞特征。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：数据未明确标明地理位置，可推断为全球范围内的乳腺癌病例。
数据维度：数据集包括肿瘤细胞的32个特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、对称性、分形维数等，以及诊断结果（M表示恶性，B表示良性）和患者ID。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于医疗研究或公开数据库，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、数据建模和机器学习应用。
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建立、肿瘤细胞特征分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于辅助诊断系统、风险评估模型等产品的开发和优化。
决策支持：支持医疗机构的临床决策和患者管理，帮助医生进行更准确的诊断和治疗方案制定。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断过程和数据分析方法。
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，从而提升诊断准确率，优化医疗决策。
