乳腺癌诊断分析数据集BreastCancerDiagnosisAnalysisDataset-priyanka841
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 肿瘤, 机器学习, 数据分析, 细胞核特征, 肿瘤分类, 医疗健康
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细胞核特征和诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注来源地，通常被视为来自医学研究的通用数据集。
数据维度：数据集包含33个特征，包括id、诊断结果（良性或恶性，用M和B表示）以及细胞核特征的均值、标准差和最差值，例如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维度等。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医学研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于肿瘤诊断、分类和临床研究。
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、生物医学工程和机器学习交叉领域的学术研究，如乳腺癌诊断预测、特征重要性分析、疾病风险评估等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断系统、疾病早期预警、个性化治疗方案推荐等方面。
决策支持：支持医院和医疗机构的临床决策，辅助医生进行诊断和治疗方案制定。
教育和培训：作为医学、生物信息学和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诊断和机器学习方法。
此数据集特别适合用于探索细胞核特征与乳腺癌诊断结果之间的关系，帮助用户构建预测模型、提高诊断准确率。
