乳腺癌诊断预测多折交叉验证数据集BreastCancerDiagnosisPredictionCross-ValidationDataset-simonepusceddu2
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断预测, 机器学习, 交叉验证, 生物医学, 临床数据, 数据分析, 多分类
数据概述：
该数据集包含多个折叠（folds）的乳腺癌诊断相关数据，用于训练和评估预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但包含多种临床和病理学特征，具有普适性。
数据维度：数据集包含多个特征，涵盖临床和病理学信息，包括淋巴结状态（lymf）、肿瘤形态（tum_afm）、性别（gesl）、肿瘤类型（tumsoort）、诊断依据（diag_basis）、肿瘤解剖位置（topo_sublok）、分期（later）、组织学形态（morf）等。
数据格式：CSV格式，每个文件对应一个fold，文件名如train_fold_5.csv和test_fold_5.csv，分别用于训练和测试模型。
来源信息：数据来源未明确，但其结构化特征表明其来源于临床或医学研究，经过了预处理和特征工程。
该数据集适合用于乳腺癌诊断预测、疾病风险评估和预后分析。
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：适用于生物医学和医学信息学领域的学术研究，如乳腺癌诊断模型的构建、不同特征对诊断结果的影响分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其在辅助诊断系统、个性化医疗方案制定等方面具有应用价值。
决策支持：支持临床医生进行更准确的诊断和治疗决策，提升患者管理水平。
教育和培训：作为生物医学数据分析、机器学习模型训练等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉相关数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建和评估乳腺癌诊断预测模型，探索不同特征对预测结果的影响，并优化诊断流程。
