乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-angeltorresdelalamo
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 医疗健康, 数据分析, 细胞核特征, 诊断预测, 肿瘤分类
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，用于辅助乳腺癌的诊断与分类。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：数据来源于威斯康星大学医院，数据具有一定的地域代表性。
数据维度：数据集包含33个字段，包括肿瘤的ID、诊断结果（良性或恶性）以及30个细胞核特征的均值、标准误差和最差值，例如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数等。
数据格式：CSV格式，文件名为wisconsincsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于威斯康星大学医院的医疗记录，经过整理后用于研究。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤分类和机器学习模型构建。
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：适用于医学研究和生物信息学领域，例如研究肿瘤细胞核特征与乳腺癌诊断结果之间的关系，探索新的诊断指标和预测模型。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断、疾病预测和个性化医疗方面。
决策支持：支持医生进行乳腺癌的早期诊断和治疗方案制定，辅助临床决策。
教育和培训：作为医学、生物信息学和机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解乳腺癌诊断过程，并进行数据分析和建模实践。
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联，构建预测模型，提升乳腺癌诊断的准确性和效率。
