乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-namtran1985
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 数据分析, 机器学习, 医疗健康, 图像特征, 细胞核, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自美国威斯康星州立大学医院的乳腺癌肿瘤诊断相关数据，记录了肿瘤细胞核的各项特征，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，用于分析细胞核特征与肿瘤诊断结果的关系。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州立大学医院，主要反映该地区的医疗诊断水平与肿瘤特征。
数据维度：数据集包含33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、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（即最大值）的测量结果。同时包含诊断结果（M代表恶性，B代表良性）和肿瘤ID。
数据格式：CSV格式，文件名为breast_cancer.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的机器学习数据集，经过整理和标准化，确保数据的可用性。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究，以及数据建模、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：适用于医学影像分析、肿瘤学研究等领域的学术研究，如肿瘤诊断预测模型的构建、细胞核特征与肿瘤恶性程度关联性分析等。
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、风险评估和疾病预测等领域。
决策支持：支持医生进行临床诊断，辅助制定治疗方案，并为患者提供个性化的健康管理建议。
教育和培训：作为医学、生物学、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断过程。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与乳腺癌诊断结果之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高诊断的准确性，并深入理解肿瘤的生物学特性。
