乳腺癌诊断特征分析数据集BreastCancerDiagnosisFeatureAnalysis-jannatulloba
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 生物医学, 细胞特征, 数据分析, 疾病预测, 临床数据
数据概述：
该数据集包含来自美国威斯康星州麦迪逊市的诊断性乳腺癌组织切片图像的特征数据，用于预测乳腺癌的良恶性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，一般被视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州，但其诊断特征具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含 569 个样本，每个样本有 32 个特征。包括肿瘤的 ID，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、对称性和分形维度等，并对每个特征计算了均值、标准差和最差（最大）值。
数据格式：CSV 格式，文件名为 data.csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，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，也适用于数据建模、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：适用于生物医学、肿瘤学、机器学习等领域的学术研究，例如乳腺癌诊断模型的构建、特征重要性分析、疾病风险预测等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、疾病早期筛查、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生在乳腺癌诊断过程中的辅助决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为生物医学、数据科学、机器学习等相关课程的教学资源，帮助学生理解疾病诊断过程和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌细胞特征与诊断结果之间的关系，帮助用户构建和优化疾病预测模型，实现对乳腺癌的早期诊断和精准治疗。
