乳腺癌诊断分析数据集BreastCancerDiagnosisAnalysisDataset-ruturajrajendra
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，医学，诊断，肿瘤学，机器学习，数据分析，特征工程，健康
数据概述：
该数据集包含来自公开医学数据库的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表通用的乳腺癌病例特征。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤的半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维度等，以及对应的均值、标准误差和最差情况（worst）下的数值，以及诊断结果（diagnosis，M代表恶性，B代表良性）和ID。
数据格式：CSV格式，文件名为Breast Cancer Analysis_CSV.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开医学数据库，已进行标准化处理，方便后续分析。
该数据集适合用于乳腺癌诊断与预测相关的研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于医学、肿瘤学等领域的研究，例如肿瘤特征分析、诊断模型构建、预后预测等。
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、风险评估模型等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行诊断，提高诊断准确率。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断。
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系，帮助用户实现疾病诊断模型的构建、肿瘤特征的深入分析等目标。
