乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-mohamedhussien135
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，数据分析，医疗健康，二分类，细胞核特征
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细胞的诊断特征数据，用于区分良性（B）和恶性（M）肿瘤。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州，可能代表了特定医疗机构或研究机构的临床数据。
数据维度：数据集包含肿瘤细胞的32个特征，包括id，诊断结果（diagnosis），以及细胞核的平均、标准误差和最差情况下的特征值，例如半径（radius）、纹理（texture）、周长（perimeter）、面积（area）、平滑度（smoothness）、紧凑度（compactness）、凹陷度（concavity）、凹点（concave points）、对称性（symmetry）和分形维度（fractal dimension）等。
数据格式：CSV格式，文件名为data (1).csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的机器学习数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关研究，以及数据建模和机器学习技术应用。
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，以及机器学习模型在医学诊断中的应用，例如肿瘤分类、生存预测等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断系统、疾病风险评估等方面。
决策支持：支持医生进行临床决策，辅助诊断，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疾病诊断流程和机器学习方法。
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，帮助用户构建预测模型，实现对乳腺癌的早期诊断和风险评估。
