乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeaturesDataset-miriam0102
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 数据分析, 医疗健康, 细胞特征, 肿瘤分类, 疾病预测
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，用于预测肿瘤的良恶性。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，可代表特定医疗环境下的肿瘤诊断案例。
数据维度：数据集包含569个样本，每个样本有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、标准误差和最差情况（worst）下的数值，此外还包括一个诊断结果（diagnosis，M表示恶性，B表示良性）和样本ID。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的机器学习数据集，已经过预处理，便于直接使用。
该数据集适合用于乳腺癌肿瘤诊断研究和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于医学研究和数据科学交叉领域的学术研究，如肿瘤诊断特征分析、疾病预测模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于开发肿瘤辅助诊断系统、风险评估工具。
决策支持：支持医疗机构的诊断决策和患者管理，帮助医生提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、数据科学和人工智能课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断过程和机器学习应用。
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，帮助用户构建和评估乳腺癌诊断模型，从而改善患者的预后。
