乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerTumorDiagnosisFeatures-m0hamedreda
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, 数据分析, 诊断预测, 医疗健康, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤的细胞核特征，用于辅助诊断。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：数据来源未明确，但通常代表医学研究中常用的肿瘤样本。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤的半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维度等，以及对应的诊断结果（M代表恶性，B代表良性）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医学研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究和数据建模，特别是二分类模型的构建和评估。
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：适用于医学研究，如肿瘤特征分析、诊断预测模型构建、不同特征对诊断结果的影响研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在肿瘤诊断、辅助诊断系统开发等领域。
决策支持：支持医生进行诊断决策，辅助判断肿瘤的良恶性。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的教学素材，帮助学生和研究人员理解肿瘤诊断相关的特征和分析方法。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与诊断结果之间的关系，帮助用户建立预测模型，提高诊断准确性。
