乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisDataset-mithun162001
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 医疗, 肿瘤, 机器学习, 数据分析, 疾病预测, 肿瘤学
数据概述：
该数据集包含来自公开数据库的数据，记录了乳腺癌诊断相关的细胞核图像特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映了特定时间点或时间段内的诊断结果。
地理范围：数据来源未明确，但通常此类数据集代表了全球范围内的乳腺癌诊断案例。
数据维度：数据集包括“id”（患者ID）、“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特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度等，以及这些特征的均值、标准误差和最差值。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医疗数据库，经过标准化处理，确保数据的可比性和一致性。
该数据集适合用于乳腺癌的诊断预测、特征分析和机器学习模型构建。
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、生物医学工程等领域的研究，如乳腺癌诊断相关的生物标志物分析、肿瘤细胞特征研究。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在早期乳腺癌诊断、辅助诊断系统开发、风险评估等方面。
决策支持：支持医生进行乳腺癌诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科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过程，学习数据分析和机器学习方法。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌诊断的潜在生物标志物，建立预测模型，从而提高诊断的准确性和患者的生存率。
