乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-harshitadubey0104
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, 肿瘤分类, 医学影像, 临床数据
数据概述：
该数据集包含来自医学影像分析与临床诊断的数据，记录了乳腺癌肿瘤的细胞特征信息，用于肿瘤的良恶性诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注来源地，但可推断为全球范围内的乳腺癌患者案例。
数据维度：数据集包含33个特征字段，包括肿瘤的平均半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等细胞形态学指标，以及诊断结果（M代表恶性，B代表良性）和患者ID。
数据格式：CSV格式，文件名为Cancer_data.csv，便于数据分析和建模。数据中包含缺失值，需要进行预处理。
数据来源：数据来源于公开的医学数据库，已进行一定程度的预处理和特征提取。
该数据集适合用于肿瘤诊断、疾病预测和临床研究。
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、医学影像分析、生物信息学等领域的学术研究，如乳腺癌诊断模型的建立、肿瘤细胞特征分析等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在辅助诊断系统、疾病风险评估等方面。
决策支持：支持医生进行乳腺癌的诊断和治疗决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学等相关专业的教学素材，帮助学生和研究人员理解肿瘤诊断的原理和方法。
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，帮助用户构建预测模型，提升诊断准确性。
