乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosis-monukhan
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 临床数据, 细胞特征, 数据分析, 肿瘤分类, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自临床医学研究的乳腺癌肿瘤诊断数据，记录了患者的肿瘤细胞特征及诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常作为静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，但通常代表通用的肿瘤细胞特征。
数据维度：数据集包括肿瘤细胞的多个特征，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，以及诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为breast.csv，便于数据分析和建模。数据集中包含32个特征，其中"id"为样本ID，"diagnosis"为诊断结果（M代表恶性，B代表良性），"Unnamed: 32"列包含缺失值。
来源信息：数据来源于公开的医疗数据集，已进行初步的整理和预处理。
该数据集适合用于肿瘤诊断、疾病预测、机器学习模型训练和数据分析。
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：适用于医学研究和生物信息学研究，如肿瘤细胞特征分析、疾病诊断方法研究。
行业应用：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、个性化医疗等领域。
决策支持：支持临床医生进行诊断决策，辅助开发肿瘤诊断工具。
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和应用机器学习技术。
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，构建预测模型，提升诊断准确率。
