乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-yuqing01
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 生物医学, 数据分析, 诊断特征, 细胞核特征, 肿瘤分类
数据概述：
该数据集包含来自美国威斯康星州医院的乳腺癌肿瘤诊断数据，记录了肿瘤的多种细胞核特征，用于区分良性（B）和恶性（M）肿瘤。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的肿瘤特征数据集。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州医院，但未限制特定人群或地区。
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、对称性和分形维数等，以及这些特征的均值、标准误差和最差值（worst）等。诊断结果（diagnosis）是二元变量，表示肿瘤的良恶性。
数据格式：CSV格式，文件名为breast-cancer.csv，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开的机器学习数据集，已进行预处理和标准化。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究、疾病预测、机器学习建模和特征分析。
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，如肿瘤诊断特征分析、机器学习模型在疾病诊断中的应用研究等。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断系统、疾病风险评估和个性化医疗方案制定方面。
决策支持：支持医生在乳腺癌诊断中的决策，辅助判断肿瘤的良恶性，提高诊断准确性。
教育和培训：作为医学、生物信息学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解肿瘤特征与诊断结果之间的关系，以及机器学习在医学领域的应用。
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，构建乳腺癌诊断模型，并评估不同特征对诊断准确性的贡献。
