乳腺癌诊断特征分析数据集BreastCancerDiagnosisFeatureAnalysisDataset-ehmahnuel
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, 生物医学, 特征工程, 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诊断数据，记录了细胞核图像的特征信息，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，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州医院，主要针对该地区的病患。
数据维度：数据集包括32个特征，其中“id”为样本编号，“diagnosis”为诊断结果（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，例如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数等，这些特征分别计算了均值、标准误和最差值。
数据格式：CSV格式，文件名为Cancer_data.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的机器学习数据集，经过预处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于研究乳腺癌诊断相关的特征分析、疾病预测、以及机器学习模型的构建和评估。
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：适用于生物医学、肿瘤学、机器学习等领域的学术研究，如乳腺癌诊断特征分析、肿瘤分类、生存预测等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断、风险评估、个性化医疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，辅助制定治疗方案，以及推动医学影像分析技术的进步。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、生物医学等课程的实训材料，帮助学生理解和应用相关知识。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌诊断特征与诊断结果之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化诊断流程，提升医疗诊断的准确性和效率。
