乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-recepblbl
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 医疗健康, 细胞特征, 肿瘤分类, 数据分析, 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细胞特征数据，记录了与乳腺癌诊断相关的细胞核图像的各项测量指标。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：数据来源于威斯康星大学医院，数据可用于全球范围内的乳腺癌研究。
数据维度：数据集包括32个字段，其中"id"为样本编号，"diagnosis"为诊断结果（M代表恶性，B代表良性），其余30个字段为细胞核图像的各项特征，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，并包括均值、标准误和最差（worst）三种测量。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便进行数据分析和建模。数据集中存在一个名为“Unnamed: 32”的空列，通常在数据预处理时进行处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断的预测模型构建、特征分析以及机器学习模型的训练与评估。
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：适用于肿瘤学、生物医学工程和机器学习交叉领域的学术研究，如乳腺癌诊断模型的开发、肿瘤细胞特征对诊断结果的影响分析、以及不同机器学习算法的性能比较。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断、风险评估、个性化治疗方案等方面具有潜在应用价值。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行临床决策支持，辅助医生进行诊断，提高诊断准确率。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学等相关专业课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断流程和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞特征与乳腺癌诊断结果之间的关联，帮助用户构建预测模型，从而辅助临床诊断和提高患者预后。
