乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-alperenspr
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 细胞核特征, 数据分析, 疾病预测, 医疗健康, 模式识别
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诊断数据，记录了肿瘤细胞核的多个特征，用于辅助乳腺癌的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据主要来源于威斯康星州，可能包含全球患者的样本。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤细胞核的半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度等，以及诊断结果（良性或恶性）。
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：数据来源于公开的机器学习数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关研究和数据建模、机器学习等技术应用。
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，如乳腺癌诊断模型的开发、肿瘤特征分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、风险评估、疾病预测等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断流程。
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，帮助用户构建预测模型、提升诊断精度。
