乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-prikshitbhagat1
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 细胞特征, 机器学习, 数据分析, 医疗健康, 疾病预测, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自乳腺癌患者的肿瘤细胞特征数据，用于辅助诊断和研究。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：数据来源未明确，但代表了通用的肿瘤细胞形态特征。
数据维度：数据集包含30个特征，包括细胞核半径、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，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 Dataset.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，便于直接用于分析。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究和机器学习模型构建。
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，如肿瘤分类、特征重要性分析、诊断模型构建等。
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、风险评估、个性化医疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生进行诊断决策，并为患者提供更精准的治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等课程的实训素材，帮助学生理解肿瘤诊断相关的生物学知识和数据分析方法。
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，帮助用户构建和优化乳腺癌诊断模型，提高诊断准确性。
