乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-madline06
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 细胞特征, 机器学习, 数据分析, 医疗健康, 肿瘤分类, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自临床医学研究的乳腺癌肿瘤诊断相关数据，记录了细胞核图像的多种量化特征，用于区分良性（Benign）和恶性（Malignant）肿瘤。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但普遍用于医学研究和机器学习模型训练。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤的半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维度等，以及对应的均值、标准误和最差值，同时包含诊断结果（M为恶性，B为良性）和肿瘤ID。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和模型构建。
数据来源：该数据集常用于医学研究和机器学习，具体来源可能为公开的医学数据库或相关研究论文。数据已进行标准化处理，便于后续分析。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、生物医学工程等相关领域的学术研究，如肿瘤细胞特征分析、诊断模型构建等。
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、疾病预测等领域。
决策支持：支持医生在乳腺癌诊断中的决策制定，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物统计学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断。
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，帮助用户实现对乳腺癌的早期诊断、风险评估和个性化治疗。
