乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeaturesDataset-hardik1809
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, 医学影像, 生物特征, 数据挖掘, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星州麦迪逊大学医院的乳腺癌肿瘤诊断数据，记录了肿瘤的多种物理特征，用于辅助判断肿瘤的良恶性。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，但肿瘤诊断特征具有普适性，适用于全球范围的乳腺癌研究。
数据维度：数据集包括肿瘤的各种测量指标，如半径、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，以及对应的均值、标准误差和最差情况下的数值。此外，还包括肿瘤的诊断结果（良性或恶性）和患者ID。
数据格式：CSV格式，文件名为Cancer_Data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医学数据集，通常经过标准化处理，便于数据分析。
该数据集适合用于医学影像分析、生物特征分析、机器学习模型构建等领域。
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：适用于肿瘤学、生物医学工程等领域的学术研究，如肿瘤诊断特征的分析、影响因素研究、疾病预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在早期乳腺癌检测、辅助诊断系统开发、风险评估等方面。
决策支持：支持医生进行诊断决策，优化治疗方案，提高患者生存率。
教育和培训：作为医学、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肿瘤诊断的相关知识。
此数据集特别适合用于探索肿瘤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。
