乳腺癌肿瘤诊断特征分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatureAnalysis-mvijay2003
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, 数据分析, 特征工程, 疾病预测, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星州麦迪逊市的乳腺癌肿瘤诊断的特征数据，用于辅助判断肿瘤的良恶性。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。
地理范围：数据来源于威斯康星州，但其结果具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括肿瘤的多种特征，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，以及这些特征的均值、标准误差和最大值（worst）。此外，还包括肿瘤的诊断结果（M代表恶性，B代表良性）和患者ID。
数据格式：CSV格式，文件名为breast_cancer_data.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的机器学习数据集，已进行初步的整理和特征提取。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、特征重要性分析和疾病预测等研究。
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、生物医学工程领域的学术研究，如肿瘤分类、特征重要性分析、疾病风险评估等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、风险预测、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，并为患者提供更精准的治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物统计学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌肿瘤特征与诊断结果之间的关系，帮助用户建立预测模型、优化诊断流程。
