乳腺癌诊断分析数据集BreastCancerDiagnosisAnalysisDataset-cpverma
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 肿瘤, 医疗, 机器学习, 特征工程, 数据分析, 肿瘤学
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌患者的肿瘤特征及诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的肿瘤特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，可推测为全球范围内的乳腺癌病例。
数据维度：数据集包含33个特征，包括：id（患者ID），diagnosis（诊断结果，M代表恶性，B代表良性），以及30个与肿瘤相关的数值特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度等，这些特征分为mean（平均值）、se（标准误差）和worst（最差值，即最大值）三个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，方便数据读取和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断的辅助分析，以及肿瘤特征与诊断结果之间的关系研究，也可用于机器学习模型的训练和评估。
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：适用于肿瘤学研究，如乳腺癌的早期诊断、肿瘤特征分析、预后预测等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，尤其在开发乳腺癌诊断辅助系统、优化影像学分析流程等方面。
决策支持：支持医生进行诊断决策，辅助制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤学和数据分析。
此数据集特别适合用于探索肿瘤特征与诊断结果之间的关联，建立预测模型，帮助提高乳腺癌诊断的准确性和效率。
