乳腺癌肿瘤诊断特征数据集BreastCancerDiagnosisFeaturesDataset-tunkang
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 临床数据, 数据分析, 特征工程, 医学影像, 肿瘤预测
数据概述：
该数据集包含来自公开医学数据库的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但通常此类数据集代表全球范围内的乳腺癌病例。
数据维度：数据集包括32个特征，其中包含肿瘤的半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数等多个指标，以及对应的均值、标准误差和最大值，并附带诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为breast-cancer.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开医学数据库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于肿瘤诊断、分类和预测等研究。
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，尤其是在肿瘤诊断、预后分析和疾病预测等领域。例如，研究不同特征对肿瘤分类的影响。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，可用于开发乳腺癌诊断辅助系统，辅助医生进行诊断。
决策支持：支持医疗机构进行肿瘤风险评估和制定治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解肿瘤诊断和机器学习的应用。
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，帮助用户构建预测模型，提高诊断准确性，并深入理解乳腺癌的生物学特征。
