威斯康星州乳腺癌诊断数据集WisconsinBreastCancerDiagnosisDataset-jpfitzger
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，数据集，医学诊断，机器学习，肿瘤学，数据分析，生物医学，疾病预测
数据概述： 该数据集包含来自威斯康星州的乳腺癌诊断数据，记录了肿瘤细胞的各种特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1980年代。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州。
数据维度：数据集包括肿瘤细胞的各种特征，如半径，纹理，周长，面积，平滑度，紧凑度，凹陷度，凹点，对称性等，以及对应的诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于威斯康星大学医院，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学诊断，机器学习和数据分析等领域的研究和应用，特别是在乳腺癌诊断，肿瘤分类等任务中具有重要价值。
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：适用于医学诊断，肿瘤学研究，以及机器学习模型的开发和评估，如乳腺癌诊断模型的构建。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在辅助诊断，疾病预测和治疗方案优化方面。
决策支持：支持医生进行乳腺癌诊断和治疗决策，并帮助患者了解病情。
教育和培训：作为医学，生物学，数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疾病诊断，数据分析和机器学习方法。
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，帮助用户实现乳腺癌诊断模型的构建，提高诊断准确性和效率。
