乳腺癌肿瘤诊断分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisAnalysisDataset-ahmedelsany
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, 疾病预测, 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医院的乳腺癌肿瘤诊断数据，记录了肿瘤的各种特征，用于辅助判断肿瘤的良恶性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映了特定时间段内的肿瘤特征。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州医院，代表了该地区的临床诊断案例。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤的ID、诊断结果（良性或恶性），以及肿瘤的半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等各项指标的均值、标准误差和最差值。
数据格式：CSV格式，文件名为breast-cancer.csv，方便数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开的机器学习数据集，已进行标准化和预处理，便于直接使用。
该数据集适合用于医学研究、疾病诊断辅助、以及机器学习模型的训练与评估。
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学术研究，如肿瘤特征分析、诊断预测模型构建、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，特别是在乳腺癌早期诊断、辅助诊断系统开发、风险评估等方面。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌诊断，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学、机器学习等相关课程的教学案例，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特征与诊断结果之间的关系，构建预测模型，帮助用户实现乳腺癌的早期检测和诊断辅助。
