乳腺癌诊断分析数据集BreastCancerDiagnosisAnalysisDataset-rishabhsinghthakur
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, 数据分析, 特征工程, 临床
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌诊断相关的细胞核特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态医学影像特征数据集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，通常代表通用的乳腺癌细胞特征。
数据维度：数据集包含33个字段，包括id、诊断结果（良性或恶性，用M或B表示）以及30个与细胞核相关的数值特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数，以及这些特征的均值、标准误差和最差情况（worst）下的值。
数据格式：CSV格式，文件名为Cancer_data.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：该数据集常用于乳腺癌诊断的机器学习研究，数据来源于医学影像分析。
该数据集适合用于乳腺癌诊断的预测模型构建和特征分析研究。
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：适用于生物医学工程、肿瘤学、机器学习等领域的学术研究，如乳腺癌诊断模型的开发、肿瘤细胞特征分析等。
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、疾病风险评估等领域。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌的诊断和治疗决策，辅助制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为生物医学、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乳腺癌诊断和机器学习模型的应用。
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，帮助用户建立和优化乳腺癌诊断模型，提高诊断准确性。
