乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-aniketyadav1
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 诊断分析, 细胞特征, 数据挖掘, 肿瘤学, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自公开数据库的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断结果以及相关的细胞核特征。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。
地理范围：数据来源未明确标注，但通常代表全球范围内的乳腺癌病例。
数据维度：数据集包括肿瘤的诊断结果（良性或恶性，用M和B表示）以及30个与细胞核特征相关的数值型指标，如半径、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，以及这些特征的均值、标准误和最差值。
数据格式：CSV格式，文件名为AIML(diagnosis).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，如UCI机器学习库等，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断和预后分析，以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于肿瘤学、生物医学工程等领域的学术研究，如乳腺癌诊断模型的开发、影响肿瘤诊断的关键特征分析等。
行业应用：可以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、个性化医疗方案制定等方面。
决策支持：支持医生和研究人员进行乳腺癌诊断和治疗方案的制定，提高诊断准确性和治疗效果。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、生物医学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断和数据分析。
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，帮助用户实现对乳腺癌的早期诊断和精准治疗。
