乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeaturesDataset-aynaanquraishi
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, 模式识别, 诊断分析, 数据挖掘, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星州医院的乳腺癌肿瘤诊断数据，记录了肿瘤细胞核的各项特征，用于辅助乳腺癌的诊断和研究。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：数据来源于威斯康星州医院，但未明确具体样本来源地。
数据维度：数据集包括肿瘤的ID、诊断结果（良性或恶性，分别用M和B表示）以及30个细胞核特征，包括半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数等，以及对应的平均值、标准误差和最差值。
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：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于肿瘤诊断、疾病预测、以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于医学研究、生物信息学和机器学习交叉领域的学术研究，如肿瘤诊断、疾病预测、特征重要性分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在开发基于机器学习的诊断辅助系统、风险评估模型等应用方面。
决策支持：支持医疗机构的诊断决策，优化治疗方案，提高诊断准确率。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关专业课程的实训数据集，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断流程和机器学习模型。
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，帮助用户实现对乳腺癌的早期诊断和预测，提升医疗诊断的效率和准确性。
