乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-ashishkumarsharma
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, 数据分析, 特征工程, 肿瘤检测, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自公开医学数据库的乳腺癌肿瘤诊断相关数据，记录了肿瘤的多种物理特征，旨在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，通常被视为静态数据集，适用于对肿瘤特征的综合分析。
地理范围：数据来源未明确，但可用于一般性的肿瘤特征研究，不限定特定地域。
数据维度：数据集包含肿瘤的32个特征，包括id、诊断结果（M代表恶性，B代表良性），以及从肿瘤图像中提取的半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等特征的均值、标准误差和最差情况下的值。
数据格式：CSV格式，文件名为data (2).csv，方便进行数据处理和统计分析。
来源信息：数据来源于公开医学数据库，已进行标准化处理，便于后续的分析和建模。
该数据集特别适用于乳腺癌诊断的辅助决策、肿瘤特征分析和机器学习模型的构建。
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：适用于肿瘤学、生物医学工程等领域的学术研究，如肿瘤特征分析、诊断方法改进、预后预测等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在肿瘤检测、诊断辅助系统、个性化医疗方案等方面。
决策支持：支持医生进行诊断决策，辅助制定治疗方案，提高诊断准确率。
教育和培训：作为医学、生物信息学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤特征与诊断之间的关系。
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系，建立预测模型，从而提高乳腺癌的早期诊断率和治疗效果。
