乳腺癌诊断特征数据集BreastCancerDiagnosisFeatures-prathamm369
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 肿瘤学, 机器学习, 特征工程, 医疗健康, 数据分析, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌患者的诊断信息和相关肿瘤特征。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，但通常代表通用乳腺癌患者的特征。
数据维度：数据集包括ID、诊断结果（M代表恶性，B代表良性），以及30个与肿瘤相关的数值特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度等，还包含了这些特征的均值、标准误差和“最差”情况下的值。
数据格式：CSV格式，文件名为breast-cancercsv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于医学研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断研究、肿瘤特征分析、以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于肿瘤学、医学影像学、生物信息学等领域的学术研究，如肿瘤特征与诊断结果之间的关系研究、不同特征组合对诊断准确性的影响分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于辅助诊断系统（CAD）、肿瘤风险评估模型、个性化治疗方案的开发。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌诊断，并为患者提供更准确的预后评估。
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，帮助学生理解疾病诊断、数据分析和机器学习在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于探索肿瘤特征与诊断结果之间的关系，构建预测模型，从而提高乳腺癌的早期诊断和治疗效果。
