乳腺癌生存预测数据集BreastCancerSurvivalPredictionDataset-collinslemeke
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 生存分析, 肿瘤学, 临床数据, 预后预测, 机器学习, 医学研究, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的乳腺癌患者的临床数据，记录了患者的肿瘤特征、治疗信息以及生存状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，推测为特定研究或临床试验的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据字段具有普遍性，可用于多种地域的乳腺癌研究。
数据维度：包括年龄、种族、婚姻状况、肿瘤分期、淋巴结转移情况、病理分级、肿瘤大小、激素受体状态、淋巴结检查数量、阳性淋巴结数量、生存月数和生存状态等多个临床指标。
数据格式：CSV格式，文件名为Breast_Cancer.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于医学研究或公开数据库，已进行结构化整理，方便后续分析。
该数据集适合用于乳腺癌预后预测、生存分析和临床特征研究。
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：适用于肿瘤学、医学统计学、生物信息学等领域的学术研究，如乳腺癌患者生存预测模型构建、临床特征与生存期关联性分析等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在临床决策支持系统、患者风险评估、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行乳腺癌诊疗方案的优化，提升患者生存率和生活质量。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生理解临床数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响乳腺癌患者生存期的关键因素，构建预测模型，从而改进患者的治疗方案。
