乳腺癌诊断预测数据集BreastCancerDiagnosisPredictionDataset-sametcan34
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 医疗健康, 数据分析, 疾病预测, 特征工程, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗数据库的乳腺癌肿瘤诊断相关数据，记录了肿瘤的各项细胞核特征，用于预测肿瘤的良恶性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但其特征可用于全球范围内的乳腺癌研究。
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个与肿瘤细胞核相关的特征，包括半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹度、凹点、对称性、分形维数等均值、标准误和最差值（worst）。
数据格式：CSV格式，文件名为cancercsv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据集来源于公开的医疗数据库，已进行标准化处理，方便用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤分类和预测分析。
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、肿瘤学和机器学习交叉领域的学术研究，如乳腺癌早期诊断、肿瘤特征分析、预测模型构建等。
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、疾病风险评估模型以及肿瘤治疗方案的个性化推荐。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行诊断和治疗方案的制定。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与乳腺癌诊断结果之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高诊断准确性和效率。
