乳腺癌肿瘤诊断分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisAnalysisDataset-marinaartiyasa
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 肿瘤分析, 疾病诊断, 数据挖掘, 特征工程, 医疗健康
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，记录了肿瘤的各项特征指标以及诊断结果。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：数据来源未明确，但可推测为全球范围内的乳腺癌病例。
数据维度：数据集包括肿瘤的各项测量指标，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数等，同时还包含诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，便于数据分析和模型构建。数据集中包含32个字段，其中一列为诊断结果（diagnosis），M代表恶性，B代表良性，其余字段为肿瘤的各项特征指标。
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的预测模型构建和肿瘤特征分析。
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：适用于肿瘤学和生物医学工程领域的学术研究，例如乳腺癌诊断预测模型的构建、肿瘤特征对诊断结果的影响分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、疾病风险评估和个性化医疗方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策和患者管理，辅助医生进行诊断和治疗方案制定。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解疾病诊断和数据分析。
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，帮助用户开发预测模型、提高诊断准确率。
