乳腺癌诊断分析数据集BreastCancerDiagnosisAnalysisDataset-shathamubarak
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，诊断，肿瘤，医学，机器学习，特征工程，数据分析，健康
数据概述：
该数据集包含来自公开医学数据库的乳腺癌诊断相关数据，记录了患者的肿瘤特征信息。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：数据来源未明确，但通常代表医学研究中的通用样本。
数据维度：数据集包括患者的肿瘤ID、诊断结果（良性或恶性，用M或B表示），以及30个与肿瘤相关的细胞核特征的均值、标准误差和“最差”值，例如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数等。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于医学研究或公开数据集，具体来源信息未在数据集中直接体现，但常见于公开的乳腺癌数据集。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究，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：适用于医学研究领域，用于研究肿瘤特征与诊断结果之间的关系，以及开发乳腺癌诊断的预测模型。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断、风险评估和个性化治疗方案制定方面。
决策支持：支持医疗机构进行疾病诊断和治疗方案的制定，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学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和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索肿瘤特征与诊断结果之间的相关性，以及构建用于乳腺癌诊断的预测模型，帮助用户提升诊断准确性和改善患者预后。
