乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-essiahouaoui
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 数据分析, 医疗健康, 特征工程, 细胞核特征, 图像分析
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的诊断特征，记录了肿瘤细胞的各种形态学特征，用于辅助乳腺癌的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于美国威斯康星大学医院，但未明确地域范围。
数据维度：数据集包括32个特征，其中一个为ID，一个为诊断结果（M代表恶性，B代表良性），其余30个特征为细胞核的量化特征，包括半径、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、标准误和最差值（worst value）。
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：数据来源于公开的UCI机器学习数据库，经过标准化处理，便于分析使用。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究，以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于肿瘤学、医学影像分析等领域的学术研究，如乳腺癌诊断模型的构建、特征重要性分析、不同诊断方法的对比研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病诊断、辅助治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医生进行诊断和治疗决策，提高诊断准确率。
教育和培训：作为生物医学工程、机器学习、数据科学等专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断相关知识。
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，帮助用户实现构建乳腺癌诊断模型、优化诊断流程等目标。
