乳腺癌诊断分析数据集BreastCancerWisconsinDiagnosticData-nikniko101v
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 肿瘤分析, 机器学习, 医疗健康, 临床数据, 特征工程, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星大学医院的乳腺癌诊断数据，记录了乳腺肿瘤的各项细胞核特征，用于辅助乳腺癌的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源于威斯康星大学医院，主要针对特定医疗机构的患者。
数据维度：数据集包含30个与乳腺肿瘤相关的细胞核特征的均值、标准误和“最差”值（worst），以及一个诊断结果（M代表恶性，B代表良性）。具体特征包括半径、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，文件名为bcwdcsv，便于数据分析与机器学习建模。
来源信息：数据集来源于公开的UCI机器学习数据库，经过整理和预处理，去除了缺失值并进行了标准化。
该数据集适合用于乳腺癌诊断与预测相关的研究，以及机器学习模型的构建与评估。
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、生物医学工程等领域的学术研究，如肿瘤特征分析、诊断模型构建、影响因素分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断系统、风险评估模型、个性化医疗方案等方面。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，提升诊断准确率，降低误诊率。
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材料，帮助学生深入理解乳腺癌诊断流程，掌握数据分析与建模技能。
此数据集特别适合用于构建乳腺癌诊断模型，探索肿瘤特征与诊断结果之间的关系，帮助用户提升诊断的准确性和效率。
