乳腺癌肿瘤诊断分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisAnalysisDataset-pouyaaskari
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 细胞学, 图像分析, 数据挖掘, 医疗健康, 生物医学
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细胞显微图像分析数据，记录了肿瘤细胞的各项特征，用于辅助乳腺癌的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于威斯康星大学医院，推测为美国地区。
数据维度：数据集包含32个特征，包括细胞核的半径、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，以及对应的标准误、最差情况下的值，以及诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的UCI机器学习数据库，经过整理和预处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断的辅助分析，以及机器学习模型的训练与评估。
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：适用于肿瘤细胞学、生物医学工程等领域的学术研究，如肿瘤细胞特征分析、诊断模型构建、影响因素分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在临床诊断辅助、医学影像分析、疾病风险预测等方面。
决策支持：支持医生进行乳腺癌诊断，辅助制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生理解肿瘤诊断过程，掌握数据分析方法。
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系，构建预测模型，提高乳腺癌诊断的准确性。
