乳腺癌细胞诊断分析数据集BreastCancerWisconsinDiagnosticDataset-arronlacey
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 医学影像, 机器学习, 细胞特征, 诊断分析, 数据挖掘, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星大学医院的乳腺癌细胞诊断数据，记录了乳腺癌细胞的各项特征指标，用于辅助判断肿瘤的良恶性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州，代表了当地的医疗诊断案例。
数据维度：数据集包括细胞的ID、诊断结果（良性或恶性），以及30个与细胞核相关的数值特征，例如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点数量、对称性和分形维度等。
数据格式：CSV格式，文件名为breastcancer_wisconsin.csv，方便数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开的医学数据集，已被用于多种研究和分析。
该数据集适合用于医学研究、疾病诊断辅助和机器学习模型的开发与评估。
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、医学影像学和生物信息学等领域的学术研究，例如肿瘤细胞特征分析、疾病诊断方法评估等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在乳腺癌诊断、预后预测和辅助诊断系统开发方面。
决策支持：支持医生进行乳腺癌诊断，提高诊断准确性和效率，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解疾病诊断流程和构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索细胞特征与乳腺癌诊断结果之间的关联，帮助用户开发和优化乳腺癌诊断模型，提高诊断准确率。
