乳腺癌肿瘤诊断特征分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-raniakrs
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, 临床数据, 数据分析, 肿瘤学, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自公开数据库的乳腺癌肿瘤诊断相关数据，记录了肿瘤细胞的多种特征，用于辅助乳腺癌的诊断与研究。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：数据源未明确标注地域信息，但通常来源于医学研究机构。
数据维度：数据集包含31个特征，包括诊断结果（良性或恶性，用M或B表示）以及肿瘤细胞的半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维度等多种指标的均值、标准误差和最差值（worst）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，便于数据分析和建模。数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、预测模型构建、以及肿瘤细胞特征分析等研究。
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，如肿瘤细胞特征与诊断结果的关系分析，以及疾病预测模型的构建。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在肿瘤早期诊断、风险评估、以及辅助诊断工具开发等方面。
决策支持：支持临床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、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断相关的生物学特征和数据分析方法。
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，构建预测模型，从而实现对乳腺癌的早期诊断和风险评估。
