乳腺癌肿瘤诊断分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisAnalysisDataset-shahzadnasir
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 医疗健康, 数据分析, 机器学习, 临床诊断, 生物医学, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自美国威斯康星州立大学医院的乳腺癌肿瘤细胞的诊断结果和相关特征数据，用于预测肿瘤是良性（B）还是恶性（M）。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：数据来源于美国威斯康星州。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤的半径、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，以及其均值、标准差和最差值（worst）等，同时包括一个诊断结果（diagnosis）和ID。
数据格式：CSV格式，文件名为breast-cancer.csv，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的UCI机器学习数据库，已进行预处理和标准化。
该数据集适合用于肿瘤诊断相关的研究、数据分析和机器学习模型构建。
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：适用于医学影像分析、生物医学信号处理、肿瘤学研究等领域的学术研究，例如肿瘤分类、特征重要性分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于疾病诊断、风险评估、辅助诊断系统开发等。
决策支持：支持医生在乳腺癌诊断中的辅助决策，帮助优化治疗方案。
教育和培训：作为生物医学工程、机器学习、数据科学等相关课程的实训数据，帮助学生理解数据分析在医疗领域的应用。
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联，帮助用户开发用于乳腺癌早期检测和诊断的预测模型，从而提高诊断准确性和患者生存率。
