乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisDataset-ziyadelshazly
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 医疗健康, 数据分析, 癌症预测, 细胞特征, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤细胞的各项特征，用于辅助乳腺癌的诊断与分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态医学数据集。
地理范围：数据未明确标注来源地，但为医学研究中常用的数据集，具有广泛的代表性。
数据维度：数据集包含30个细胞核特征的测量值，如平均半径、平均纹理、平均周长、平均面积等，以及对应的诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为cancer_classification.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，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、疾病预测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、生物医学工程等领域的学术研究，如乳腺癌诊断模型的优化、特征重要性分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于辅助诊断系统、风险评估工具的开发。
决策支持：支持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、生物信息学等专业课程的实训材料，帮助学生理解疾病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，帮助用户构建和优化乳腺癌诊断模型，提升诊断准确率。
