乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisDataset-hassanraof
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 细胞特征, 机器学习, 肿瘤学, 医学影像, 数据分析, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自医学影像分析的数据，记录了乳腺癌诊断相关的细胞特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容具有普遍的医学研究价值。
数据维度：数据集包括“id”（样本编号）、“diagnosis”（诊断结果，M代表恶性，B代表良性）以及30个与细胞核特征相关的数值型特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维度等，以及这些特征的平均值、标准误差和最差值。
数据格式：CSV格式，文件名为DLdata.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医学研究或数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究和机器学习模型的构建。
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、医学影像分析等领域的学术研究，如乳腺癌诊断模型的开发、特征重要性分析等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、风险评估、个性化治疗方案等方面。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌诊断，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解乳腺癌诊断相关的细胞学特征。
此数据集特别适合用于探索细胞核特征与乳腺癌诊断结果之间的关系，帮助用户实现乳腺癌的早期诊断和提高诊断准确率。
