乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-pranaykankariya
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 细胞核特征, 机器学习, 肿瘤分类, 医疗健康, 数据分析, 临床研究
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各项特征，用于预测肿瘤的良恶性。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，覆盖该医院的患者。
数据维度：数据集包括肿瘤的ID、诊断结果（M代表恶性，B代表良性）以及30个与细胞核相关的特征，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data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的机器学习资源，已进行标准化处理。
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开发。
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、医学影像学和机器学习交叉领域的学术研究，如肿瘤分类算法的比较、特征重要性分析等。
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、风险评估和个性化治疗方案制定方面。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断准确率。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解肿瘤诊断过程。
此数据集特别适合用于探索细胞核特征与肿瘤良恶性之间的关系，帮助用户开发和评估预测模型，优化诊断流程。
