乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-aayush9845y
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 细胞核特征, 诊断分析, 临床数据, 数据挖掘, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤的细胞核特征，用于辅助诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态医学数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但数据集内容为通用的肿瘤细胞核特征。
数据维度：数据集包括肿瘤的ID、诊断结果（良性或恶性，用B和M表示）以及30个细胞核特征的均值、标准误和最差值。这些特征包括半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维度。
数据格式：CSV格式，文件名为cancer.csv，方便进行数据分析和建模。
数据来源：数据集可能来源于医学研究或公开数据库，具体来源未明确。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤分类和生物医学研究。
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：适用于医学研究，如肿瘤诊断、特征分析和预后预测等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其在开发肿瘤诊断辅助工具、风险评估模型等领域。
决策支持：支持临床医生的诊断决策和治疗方案制定。
教育和培训：作为生物医学、机器学习和数据分析课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索肿瘤特征与诊断结果之间的关系，帮助用户实现乳腺癌的早期诊断和预测。
