乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-sindhuinti
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 特征工程, 细胞核特征, 数据分析, 医疗健康, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星州麦迪逊市临床研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断特征。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：数据来源于美国威斯康星州，但其分析结果具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤的半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数，并分别计算了平均值、标准误差和“最差”或最大值。此外，还包括一个用于诊断的二元变量（诊断结果，M代表恶性，B代表良性）和病人的ID。
数据格式：CSV格式，文件名为breast_cancer.csv，易于进行数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的机器学习数据集，已进行标准化和清洗，方便直接使用。
该数据集适合用于乳腺癌诊断预测研究和探索肿瘤特征与诊断结果之间的关系。
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，用于探索肿瘤形态特征与诊断结果的关系，以及开发新的诊断方法。
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、风险评估和疾病预测方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行诊断，并优化治疗方案。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉数据处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与乳腺癌诊断之间的关联，并构建预测模型，以提高诊断的准确性和效率。
