乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-rohit4567
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, 数据分析, 医学影像, 疾病预测
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细胞核特征，用于辅助肿瘤诊断与分类。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。
地理范围：数据来源未明确，但通常此类数据集代表了全球范围内的医学研究样本。
数据维度：数据集包含33个特征，包括肿瘤的ID、诊断结果（良性或恶性，用M和B表示），以及从细胞核图像计算得到的各种特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、对称性、分形维数等，以及这些特征的均值、标准误差和“最差”情况（即最大值）的测量值。
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：数据来源于公开的医学研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌肿瘤诊断、分类的研究，以及相关机器学习模型的开发与评估。
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：适用于医学影像分析、肿瘤学研究等领域，可以用于研究肿瘤的细胞核特征与诊断结果之间的关系，探索新的诊断指标。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于肿瘤诊断辅助系统、疾病预测模型等产品的开发与优化。
决策支持：支持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、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解肿瘤诊断流程，学习数据分析与机器学习方法。
此数据集特别适合用于探索细胞核特征与肿瘤类型的关联，帮助用户构建和优化乳腺癌诊断模型，提高诊断效率和准确性。
