乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-tamunotonyedappa
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, 肿瘤分析, 数据挖掘, 疾病预测, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星州医院的乳腺癌肿瘤细胞核图像的诊断特征数据，用于辅助乳腺癌的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常作为静态数据集使用。
地理范围：数据来源于威斯康星州医院，可视为美国医疗机构的临床数据。
数据维度：数据集包括肿瘤的30个特征，例如半径、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，以及这些特征的均值、标准误差和最差（最大）值。同时，还包括诊断结果（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data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：该数据集来源于公开的机器学习数据集，经过整理与清洗，去除了缺失值。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究和疾病预测模型的构建。
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：适用于生物医学、医学影像分析、肿瘤学等领域的学术研究，如肿瘤细胞特征分析、诊断方法改进等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在乳腺癌早期诊断、风险评估、辅助诊断系统开发等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行诊断，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为生物医学、机器学习、数据科学等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解和应用机器学习方法进行疾病诊断。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞特征与诊断结果之间的关系，构建预测模型，实现对乳腺癌的早期诊断和风险评估，从而改善患者的预后。
