乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisDataset-haradityamvavasthi
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医疗诊断, 肿瘤分析, 机器学习, 细胞特征, 数据分析, 健康医疗, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌患者的细胞核特征信息，用于辅助诊断与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态医学数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，一般认为来自医学研究机构。
数据维度：数据集包含患者ID、诊断结果（良性或恶性，用M或B表示），以及30个与细胞核特征相关的数值型指标，包括半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维度，以及这些特征的平均值、标准误差和“最差”情况下的值。
数据格式：CSV格式，文件名为data1.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于医学研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤分类、预后预测等方面的研究和应用。
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，如肿瘤细胞特征分析、诊断模型构建、预后因素研究等。
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、疾病风险评估、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构进行疾病诊断、患者管理和医疗资源优化。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌相关的细胞特征和诊断方法。
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，帮助用户实现肿瘤类型的准确分类、风险评估和个性化治疗方案的制定。
