乳腺癌诊断特征分析数据集BreastCancerDiagnosisFeatureAnalysis-burakberkerbaergn
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 细胞核特征, 数据分析, 疾病预测, 临床医学, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自医学研究机构的数据，记录了乳腺癌肿瘤的细胞核特征，用于辅助乳腺癌的诊断和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集，用于特征分析和模型构建。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理位置，但通常被认为代表了通用的乳腺癌样本。
数据维度：数据集包括32个特征，其中包含一个“id”字段作为样本的唯一标识，“diagnosis”字段表示诊断结果（M代表恶性，B代表良性），以及30个与细胞核相关的数值特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点数、对称性、分形维数等。每个特征又分为均值、标准误差和最差三组数据。
数据格式：CSV格式，文件名为data (1).csv，方便数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源于公开的乳腺癌研究，已进行标准化处理，便于后续分析。
该数据集适合用于肿瘤诊断、疾病预测、以及机器学习模型的训练与评估。
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、生物医学工程等相关领域的学术研究，如乳腺癌诊断特征分析、肿瘤分类、预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其在辅助诊断系统、疾病风险评估、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医生进行乳腺癌的诊断和治疗决策，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为生物医学工程、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断和机器学习在医学领域的应用。
此数据集特别适合用于探索细胞核特征与乳腺癌诊断结果之间的关系，帮助用户实现对乳腺癌的早期诊断和预测，优化医疗决策。
