威斯康星州乳腺癌诊断数据集-诊断分析与预测研究
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌,诊断,肿瘤,医学,机器学习,预测,特征,病理,良性,恶性
数据概述：
本数据集收录了威斯康星州乳腺癌诊断相关的细胞核特征数据，旨在辅助乳腺癌的诊断与预测。数据集包含569个实例，每个实例对应一个肿瘤样本，并记录了32个属性。其中，关键属性包括肿瘤的ID号、诊断结果（恶性或良性），以及从细胞核图像中提取的十个实数值特征。这些特征描述了肿瘤的多种特性，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点数、对称性和分形维数等。诊断结果用M（恶性）或B（良性）表示，其中良性样本数量为357个。
数据用途概述：
该数据集广泛应用于医学研究和机器学习模型的开发与评估，主要用于：
1. 乳腺癌诊断：利用特征数据，训练预测模型，辅助医生进行乳腺癌的诊断。
2. 肿瘤分类：构建分类器，根据肿瘤的特征，预测其是良性还是恶性。
3. 特征分析：研究不同特征对肿瘤诊断结果的影响，探索乳腺癌的病理机制。
4. 机器学习实践：作为机器学习算法的训练和测试数据集，用于模型调优和性能评估。
5. 教育与科研：用于医学、生物学、计算机科学等相关专业的教学与研究，帮助学生和研究人员理解乳腺癌的诊断与预测过程。
