乳腺癌诊断预测数据集BreastCancerDiagnosisPredictionDataset-sushantbmujagule
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 预测, 机器学习, 医学, 肿瘤学, 数据分析, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自医学研究机构的乳腺癌诊断相关数据，记录了患者的肿瘤特征信息以及诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态的医学诊断数据集。
地理范围：数据来源未明确，通常被认为涵盖了全球范围内的乳腺癌病例。
数据维度：数据集包含33个字段，包括患者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，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，以及这些特征的均值、标准误差和最差情况下的数值。
数据格式：CSV格式，文件名为Cancercsv，方便数据分析和机器学习建模。
来源信息：该数据集来源于公开的医学研究，用于辅助乳腺癌的诊断和预测。已进行标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于乳腺癌诊断预测的研究和机器学习模型的构建。
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、医学影像学等领域的研究，例如肿瘤特征分析、诊断模型构建、预后预测等。
行业应用：可以为医疗机构、科研机构提供数据支持，特别是在乳腺癌诊断、风险评估和辅助决策方面。
决策支持：支持医生进行乳腺癌诊断，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断和预测。
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，构建和优化乳腺癌诊断模型，提高诊断准确率。
