乳腺癌肿瘤诊断分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisAnalysisDataset-kadirberktavl
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 肿瘤特征, 数据分析, 医疗健康, 细胞核特征, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗数据库的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断结果和相关的细胞核特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常来源于医疗机构的病例记录。
数据维度：数据集包含肿瘤的ID、诊断结果（良性或恶性，用M或B表示）以及30个与细胞核相关的特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点数、对称性和分形维度等。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，便于数据分析和建模。数据集中存在一个名为“Unnamed: 32”的列，通常为缺失值或无关信息。
来源信息：数据来源于公开医疗数据库，已进行标准化处理，方便用于机器学习模型训练和疾病分析。
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，如肿瘤学、病理学等领域，用于探索肿瘤特征与诊断结果之间的关系，以及评估新的诊断方法。
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、风险评估和辅助诊断系统开发方面。
决策支持：支持医疗机构和医生进行临床决策，帮助提高诊断准确性和患者预后评估。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解肿瘤特征分析和机器学习在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与诊断结果之间的关联，并构建预测模型，从而帮助改善乳腺癌的早期诊断和治疗效果。
