乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosis-rv1922
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 癌症检测, 机器学习, 细胞核特征, 临床数据, 二分类, 数据分析
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，记录了肿瘤细胞核的各种特征，用于区分良性（Benign）和恶性（Malignant）肿瘤。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源为威斯康星大学医院，但数据集本身不包含地理位置信息。
数据维度：数据集包括32个特征，其中一个为ID，一个为诊断结果（diagnosis，M代表恶性，B代表良性），其余30个为肿瘤细胞核的测量特征，包括半径（radius）、纹理（texture）、周长（perimeter）、面积（area）、平滑度（smoothness）、紧凑度（compactness）、凹陷度（concavity）、凹点（concave points）、对称性（symmetry）和分形维度（fractal dimension）的均值、标准误差和最差值（worst）。
数据格式：CSV格式，文件名为breast_cancer.csv，便于数据分析和机器学习建模。
数据来源：数据源于威斯康星大学医院，数据已进行标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于肿瘤诊断、癌症预测、特征分析和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：适用于生物医学、肿瘤学等领域的研究，例如肿瘤细胞特征分析、肿瘤类型预测、影响因素分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于辅助诊断系统、癌症风险评估、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生进行诊断决策，帮助患者了解病情和治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员学习和实践数据分析与机器学习方法在医学领域的应用。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与肿瘤类型的关系，建立预测模型，提高诊断准确性，并深入理解影响乳腺癌发生的关键因素，从而辅助临床决策。
