乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-irmerdgn
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 临床数据, 特征工程, 数据分析, 医疗健康, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自公开数据库的乳腺癌肿瘤诊断相关数据，记录了肿瘤的各项特征指标，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，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但普遍适用于医学研究。
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、分形维数等，以及诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开医学数据库，已进行初步处理，适合直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤特征分析、以及预测模型的建立和评估。
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：适用于医学研究领域，如肿瘤特征与诊断结果的关系分析、不同诊断指标的权重分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、风险评估和预后预测方面。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生理解和应用机器学习模型。
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联，从而构建预测模型，提高诊断的准确性和效率。
