乳腺癌诊断特征分析数据集BreastCancerDiagnosisFeatureAnalysisDataset-thevishwakarma
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, 医疗健康, 特征工程, 细胞核特征, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自美国威斯康星州医院的乳腺癌肿瘤细胞的诊断特征数据，用于辅助乳腺癌的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州医院，可代表特定医疗机构的临床样本。
数据维度：数据集包括32个特征，其中一个特征为ID，一个特征为诊断结果（M代表恶性，B代表良性），其余30个特征为肿瘤细胞的细胞核特征，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、标准误差和最差值（worst）。
数据格式：CSV格式，文件名为breast_cancer.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步清洗和整理，方便直接用于分析。该数据集适用于肿瘤诊断、预后分析、机器学习模型构建等研究。
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、医学信息学等领域的学术研究，如乳腺癌诊断方法的改进、肿瘤特征与预后关系的探索。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其在疾病诊断、风险评估和个性化治疗方案制定等方面具有参考价值。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌诊断，并辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解数据分析在医学领域的应用。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与乳腺癌诊断结果之间的关系，帮助用户开发预测模型、优化诊断流程。
