乳腺癌肿瘤诊断分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisAnalysisDataset-aanjalijha
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 数据分析, 肿瘤特征, 细胞核特征, 诊断预测, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤诊断的相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的肿瘤诊断特征数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常代表医疗机构的肿瘤诊断案例。
数据维度：数据集包括肿瘤的各项细胞核特征，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，以及对应的诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset cancer prediction_MA.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医学研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断预测、肿瘤特征分析以及机器学习模型的构建与评估。
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：适用于医学研究领域，如肿瘤特征分析、诊断方法改进、疾病预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、风险评估、预后预测等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策和患者管理，提升诊断准确性和治疗效果。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关专业的教学和研究资源，帮助学生理解肿瘤诊断和机器学习的应用。
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，帮助用户实现肿瘤诊断模型的构建、提高诊断准确率、优化患者管理策略。
