乳腺癌诊断特征分析数据集BreastCancerDiagnosisFeatureAnalysis-shankarat
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 数据分析, 疾病预测, 医学影像, 特征工程, 临床数据
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星州医院的乳腺癌肿瘤诊断数据，记录了肿瘤的各种物理特征，用于辅助乳腺癌的诊断与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于威斯康星州医院，但未明确说明数据覆盖的具体人群范围。
数据维度：数据集包含33个字段，包括肿瘤的ID、诊断结果（M代表恶性，B代表良性），以及肿瘤的半径、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多个方面的均值、标准误和最差情况下的数值。
数据格式：CSV格式，文件名为breast cancer.csv，便于数据分析和建模。数据中包含缺失值，需要进行处理。
来源信息：数据来源于公开的医学数据集，已进行初步的整理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究，以及数据建模、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：适用于医学研究与数据科学交叉领域的学术研究，如肿瘤特征对诊断结果的影响分析、机器学习模型在肿瘤诊断中的应用研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于肿瘤诊断辅助系统、疾病风险预测模型的开发。
决策支持：支持医生在诊断过程中获得更多数据支持，辅助临床决策，提高诊断准确率。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关专业的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断过程，熟悉数据分析方法。
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，建立预测模型，帮助用户实现乳腺癌的早期发现和诊断。
