乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-wajidmeo
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 细胞核特征, 机器学习, 临床数据, 疾病预测, 生物医学, 数据分析
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，记录了关于乳腺癌肿瘤细胞核特征的测量结果以及对应的诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集，反映了特定时间段内的肿瘤特征。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州，但数据本身可用于全球范围内的乳腺癌研究。
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、分形维数等，以及这些特征的均值、标准误差和最差值（worst）三个维度，并附有诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为breast-cancer.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的医学数据集，已进行预处理和标准化。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤分类、疾病预测等相关领域的研究和数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于生物医学、肿瘤学、机器学习等领域的学术研究，如肿瘤特征分析、诊断模型构建、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、个性化治疗方案制定、疾病预后预测等方面。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行乳腺癌早期诊断、风险评估和治疗策略优化。
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乳腺癌诊断和机器学习方法。
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系，帮助用户构建预测模型、提高诊断准确率。
