乳腺癌诊断特征分析数据集BreastCancerDiagnosisFeatureAnalysis-jembovski
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 临床数据, 数据分析, 肿瘤特征, 细胞核特征, 诊断预测
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星大学医院的乳腺癌细胞图像数据，记录了细胞核的多种特征，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。
地理范围：数据来源于威斯康星大学医院，未明确具体地理范围，但可以推断为美国。
数据维度：数据集包括“id”（样本编号），“diagnosis”（诊断结果，M代表恶性，B代表良性），以及30个细胞核特征，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，以及这些特征的均值、标准误差和最差情况下的值。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医学研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、预后分析和机器学习模型的开发。
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：适用于医学研究和生物信息学领域，如肿瘤细胞特征分析、乳腺癌诊断预测模型构建、影响诊断结果的因素分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在肿瘤早期诊断、辅助诊断系统开发、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医生进行临床诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断准确率和效率。
教育和培训：作为医学、生物统计学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌细胞核特征与诊断结果之间的关系，帮助用户实现肿瘤诊断模型的构建和性能优化，提升对乳腺癌的理解和诊疗水平。
