乳腺癌肿瘤诊断分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisAnalysis-jegatheesanpriyanga
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 数据分析, 机器学习, 肿瘤特征, 生物医学, 临床数据, 疾病预测
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，记录了肿瘤的各种物理特征测量值，旨在用于预测肿瘤的良恶性。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：数据主要来源于美国威斯康星州的医院。
数据维度：数据集包含32个字段，包括肿瘤的ID、诊断结果（良性或恶性，用M和B表示）以及30个与肿瘤形态相关的数值特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、对称性和分形维数等，以及这些特征的均值、标准误和最差情况值。
数据格式：CSV格式，文件名为breast-cancer.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于生物医学研究、疾病预测模型构建和临床决策支持。
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：适用于生物医学、肿瘤学和机器学习交叉领域的学术研究，如肿瘤诊断、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，特别是在辅助诊断、风险评估、个性化医疗等方面。
决策支持：支持医生进行临床决策，辅助判断肿瘤的良恶性，并制定相应的治疗方案。
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深入理解肿瘤诊断的流程和方法。
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，帮助用户构建预测模型，提高乳腺癌诊断的准确性和效率。
