标题：肺癌风险评估数据集基于临床特征的综合分析
数据内容：
该数据集包含与肺癌诊断和风险评估相关的临床特征数据。数据集中的字段包括患者的唯一标识符（id）、诊断结果（diagnosis）、肿瘤的几何特征（如半径、周长、面积等）、纹理特征、形态特征（如凹陷、凹点、对称性等）、分形维度特征、标准差特征（se）以及最差特征（worst）等。此外，数据集还包括患者的性别（GENDER）、年龄（AGE）、吸烟史（SMOKING）、手指发黄（YELLOW_FINGERS）、焦虑（ANXIETY）、同伴压力（PEER_PRESSURE）、慢性疾病（CHRONIC DISEASE）、疲劳（FATIGUE）、过敏（ALLERGY）、哮鸣音（WHEEZING）、酒精消费（ALCOHOL CONSUMING）、咳嗽（COUGHING）、气短（SHORTNESS OF BREATH）、吞咽困难（SWALLOWING DIFFICulty）、胸痛（CHEST PAIN）以及肺癌诊断结果（LUNG_CANCER）等信息。
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于医疗健康行业中的肺癌风险评估、诊断分类模型构建、患者特征分析等研究。此外，数据集也可用于公共卫生领域中的疾病预防策略制定、健康风险因素分析，以及保险行业的健康风险评估和核保模型开发。
标签：肺癌, 风险评估, 临床特征, 诊断分类, 数据分析, 健康管理, 医疗健康, 公共卫生, 保险核保, 机器学习，
行业分类：
医疗健康, 公共卫生, 保险
统计信息分析：
1. 数据集包含569个唯一标识符（id），表明样本量适中。
2. 诊断结果（diagnosis）仅有2种不同值，可能是二分类问题（如良性或恶性）。
3. 几何特征（如radius_mean、perimeter_mean等）具有较高的多样性，表明数据在这些特征上的分布较为广泛。
4. 纹理特征（texture_mean、texture_se等）和形态特征（concavity_mean、concave_points_mean等）也表现出较高的多样性，说明数据在这些方面的区分度较高。
5. 年龄（AGE）有39种不同值，表明数据覆盖了较广的年龄范围。
6. 生活方式特征（如SMOKING、ALCOHOL CONSUMING等）均为二分类变量，可能用于分析这些因素对肺癌风险的影响。
7. 症状特征（如COUGHING、CHEST PAIN等）均为二分类变量，可能用于研究症状与肺癌诊断之间的关系。
8. 数据集中包含多种标准化特征（se）和最差特征（worst），表明数据集设计较为全面，能够从多个角度反映肿瘤的特征。
