乳腺癌预测数据集BreastCancerPredictionDataset-ahmedadelmohamed11

数据来源：互联网公开数据

标签：乳腺癌，预测，数据集，医学研究，机器学习，健康数据分析，疾病预测，生物医学

数据概述：该数据集用于乳腺癌预测，记录了多个患者的临床数据，适用于乳腺癌的诊断和预测任务。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2015年。地理范围：数据涵盖了多个国家和地区的医疗机构，具体包括不同医院和诊所。数据维度：数据集包括患者的年龄，肿瘤大小，肿瘤形状，边缘特征，细胞核大小，细胞核形状，细胞核边距，质心质等变量。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。来源信息：数据来源于多个医疗机构的公开资料，并已进行标准化和清洗。该数据集适合用于医学研究，机器学习及健康数据分析等领域，特别是在乳腺癌早期诊断和预测方面具有重要应用价值。

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：适用于乳腺癌早期诊断，预测模型的建立与验证等研究，如探究影响乳腺癌发生的关键因素，预测模型的优化等。行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在乳腺癌患者的诊断与预后评估方面。决策支持：支持乳腺癌早期筛查和治疗方案的制定，帮助医院改进医疗服务。教育和培训：作为医学研究和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学数据分析与机器学习技术。此数据集特别适合用于探索乳腺癌诊断的规律与趋势，帮助用户实现准确的乳腺癌预测，提高早期诊断率和治疗效果。