乳腺癌肿瘤细胞诊断特征数据集BreastCancerWisconsinDiagnosticDataset-nadagamal3
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 特征工程, 临床数据, 诊断分析, 数据挖掘, 细胞特征
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星大学医院的乳腺癌肿瘤细胞诊断数据，记录了通过细胞图像分析获得的肿瘤细胞的各项特征，用于辅助乳腺癌的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州，但其研究结果具有普遍参考价值。
数据维度：数据集包括32个特征，其中id为样本编号，diagnosis为诊断结果（M代表恶性，B代表良性），以及radius_mean, texture_mean, perimeter_mean, area_mean等30个与细胞形态相关的数值特征，此外还包含一个未命名的列（Unnamed: 32），其中数据为缺失值。
数据格式：CSV格式，文件名为breastcancerdata.csv，便于数据分析和处理。
该数据集提供了丰富的细胞特征信息，适合用于肿瘤诊断模型的构建与评估。
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、生物医学工程等领域的研究，例如乳腺癌诊断模型的开发、肿瘤细胞特征分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断系统、疾病风险评估等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，提升诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学等相关专业课程的实训数据，帮助学生理解数据分析在疾病诊断中的应用。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞特征与诊断结果之间的关系，并构建预测模型，以辅助临床医生进行诊断。
