乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-mohamedmahmoud153
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，肿瘤诊断，医学影像，数据分析，机器学习，二分类，特征工程，肿瘤学
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诊断数据，记录了细胞核图像的特征信息，用于预测肿瘤的良恶性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常被视为静态数据集使用。
地理范围：数据来源于威斯康星大学医院，可视为美国特定医疗机构的临床数据。
数据维度：数据集包含32个特征，包括id、诊断结果（diagnosis，M代表恶性，B代表良性），以及与细胞核相关的半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等特征的均值、标准误和最差情况下的数值。
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：数据来源于公开的机器学习数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于乳腺癌肿瘤诊断相关的研究和机器学习模型的构建。
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、医学影像分析、生物医学工程等领域的学术研究，如乳腺癌早期诊断、肿瘤分类、特征重要性分析等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在辅助诊断系统、肿瘤风险评估、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，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断和机器学习的应用。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与诊断结果之间的关系，帮助用户构建和优化乳腺癌诊断模型，提升预测准确性，辅助临床决策。
