乳腺癌肿瘤诊断特征分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatureAnalysis-ahmedelbamby
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 数据分析, 肿瘤特征, 细胞核特征, 癌症检测, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星大学医院的乳腺癌肿瘤诊断数据，记录了肿瘤的各种细胞核特征，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，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源于威斯康星大学医院，可视为美国地区的数据。
数据维度：数据集包含33个特征，包括肿瘤的ID、诊断结果（M代表恶性，B代表良性），以及30个与细胞核相关的数值特征，例如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度等，以及这些特征的均值、标准误差和最差情况下的数值。
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UCI机器学习数据库，已进行预处理和标准化。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤特征分析和机器学习模型的构建。
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：适用于生物医学和机器学习交叉领域的学术研究，如肿瘤诊断预测、特征重要性分析、模型性能评估等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于肿瘤检测、辅助诊断系统、风险评估模型等产品的开发与优化。
决策支持：支持临床医生进行诊断，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数据，用于学生学习模型构建、特征选择和结果分析。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与诊断结果之间的关联性，帮助用户实现肿瘤类型的预测、风险评估和诊断辅助。
