乳腺癌肿瘤诊断分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisAnalysis-lakshmisayyapureddy
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 医疗诊断, 数据分析, 特征工程, 肿瘤学, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的乳腺癌肿瘤诊断相关数据，记录了肿瘤的各种物理特征，用于辅助判断肿瘤的良恶性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，通常代表通用肿瘤诊断案例。
数据维度：数据集包含32个字段，包括肿瘤的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数值特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等，以及这些特征的均值、标准误差和最差值。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医疗数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断研究、机器学习模型训练和疾病预测。
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，如肿瘤诊断模型的构建、特征重要性分析、疾病风险评估等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断系统、早期疾病检测、患者预后预测等方面。
决策支持：支持医生和研究人员进行临床决策，提高诊断准确性，改善患者护理。
教育和培训：作为生物医学、机器学习、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解疾病诊断和数据分析流程。
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，帮助用户构建和评估肿瘤诊断模型，实现辅助诊断和风险预测的目标。
