乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosis-sandeepkumar1997
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 医疗健康, 数据分析, 机器学习, 细胞特征, 疾病预测, 图像识别
数据概述：
该数据集包含来自医学影像分析的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断结果及相关细胞特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表医疗机构收集的典型案例。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤的ID、诊断结果（良性或恶性，用M和B表示），以及细胞核的各项测量指标，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，以及这些指标的平均值、标准误差和最大值（worst）。
数据格式：CSV格式，文件名为breast-cancercsv，方便数据分析和建模使用。
来源信息：数据来源于医学研究或临床诊断，用于辅助乳腺癌的诊断和研究。
该数据集适合用于乳腺癌诊断的辅助分析、疾病预测模型的构建以及医学图像分析等领域。
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，尤其是肿瘤学研究，可用于探索肿瘤细胞特征与诊断结果之间的关系。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，例如辅助医生进行乳腺癌诊断、开发肿瘤风险评估模型等。
决策支持：支持医疗机构进行疾病风险评估、患者管理和治疗方案的优化。
教育和培训：作为医学、生物信息学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌的诊断和分析。
此数据集特别适合用于研究肿瘤细胞特征与诊断结果之间的关系，构建乳腺癌预测模型，并探索新的诊断方法。
