乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-nehaponnam
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, 肿瘤分析, 数据挖掘, 临床诊断, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星州医院的乳腺癌肿瘤诊断数据，用于预测肿瘤是良性（Benign）还是恶性（Malignant）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，反映特定时间段内的肿瘤样本信息。
地理范围：数据来源于威斯康星州医院，代表美国特定区域的医疗数据。
数据维度：包括肿瘤细胞核的多种特征，如半径、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，以及对应的标准误、最差值等，此外还包含诊断结果（M表示恶性，B表示良性）和患者ID。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，包含32个字段，其中一个字段"Unnamed: 32"为空，其余字段为数值型和字符型。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，方便进行分析和建模。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤特征分析、以及机器学习模型的构建与评估。
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、以及机器学习在医疗领域的应用研究，如肿瘤的早期诊断、预后预测等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断系统、风险评估模型、以及个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生进行诊断决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关专业课程的实训材料，帮助学生理解肿瘤诊断流程，掌握数据分析和机器学习方法。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与肿瘤性质之间的关系，帮助用户开发和验证乳腺癌诊断模型，提升诊断准确率。
