乳腺癌诊断分析数据集BreastCancerDiagnosisAnalysisDataset-manojvinod
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 数据分析, 医学影像, 疾病预测, 生物医学, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断信息和相关的细胞核特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视为静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表了医疗机构对乳腺癌患者的临床记录。
数据维度：数据集包括肿瘤的ID、诊断结果（良性或恶性，用M和B表示）以及30个与细胞核相关的特征，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特征的均值、标准误差和最差值。
数据格式：CSV格式，文件名为breastCancer.csv，方便数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据集来源于公开的医学研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断研究、肿瘤特征分析和疾病预测模型的开发。
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：适用于生物医学、医学影像分析等领域的学术研究，如肿瘤细胞特征分析、诊断模型构建、疾病风险评估等。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断、肿瘤早期检测、个性化医疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生进行诊断决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生理解疾病诊断和数据分析的应用。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞特征与诊断结果之间的关系，构建和优化乳腺癌诊断模型，提高诊断的准确性和预测的可靠性。
