乳腺癌诊断特征分析数据集BreastCancerDiagnosticFeaturesAnalysis-yeheskielwonte
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 肿瘤, 机器学习, 特征工程, 数据分析, 医疗健康, 肿瘤诊断
数据概述：
该数据集包含来自医疗诊断的数据，记录了乳腺癌诊断相关的细胞核图像特征。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：数据来源未明确，但可用于全球范围内的乳腺癌诊断研究。
数据维度：数据集包含ID，诊断结果（M代表恶性，B代表良性），以及30个与细胞核图像相关的数值特征，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datacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医疗数据集，已经过整理和标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断的特征分析、预测模型构建和疾病风险评估。
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、生物医学工程和机器学习等领域的学术研究，如乳腺癌诊断模型的开发和评估、特征重要性分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其在辅助诊断系统、肿瘤风险预测和个性化治疗方案制定方面。
决策支持：支持医生进行临床诊断，辅助制定治疗方案，并帮助患者了解疾病风险。
教育和培训：作为生物医学、数据科学和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断。
此数据集特别适合用于探索细胞核图像特征与乳腺癌诊断结果之间的关系，帮助用户开发和优化乳腺癌诊断模型，提升诊断准确性和效率。
