乳腺癌肿瘤诊断分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisAnalysis-baherhamada
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 细胞特征, 临床数据, 数据分析, 肿瘤分类, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星大学医院的乳腺癌肿瘤诊断数据，记录了肿瘤细胞的多种特征，用于区分良性（Benign）和恶性（Malignant）肿瘤。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集，用于分析肿瘤特征与诊断结果之间的关系。
地理范围：数据来源于威斯康星大学医院，推测数据主要来自美国。
数据维度：数据集包括32个字段，包含肿瘤的ID、诊断结果（M代表恶性，B代表良性），以及30个与肿瘤细胞相关的数值特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点数量、对称性、分形维数等，这些特征分别计算了平均值、标准误差和最差（最大）值。其中“Unnamed: 32”字段包含缺失值。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，便于数据分析和机器学习建模。
数据来源：该数据集来源于公开的医疗数据集，已进行预处理，包括特征提取和数据清洗。
该数据集适合用于研究肿瘤细胞特征与诊断结果之间的关系，以及开发用于乳腺癌诊断的机器学习模型。
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：适用于医学研究和生物信息学领域，如研究肿瘤细胞的形态学特征与肿瘤类型之间的关系，以及探索新的诊断指标。
行业应用：可用于开发基于机器学习的乳腺癌辅助诊断系统，辅助医生进行诊断，提高诊断效率和准确性。
决策支持：为医疗决策提供数据支持，帮助医生更好地了解肿瘤特征，制定个性化的治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉数据分析流程和模型构建。
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，实现对乳腺癌的早期诊断和风险评估，从而提高患者的生存率和生活质量。
