乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosis-meeaadaljasir
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, 疾病预测, 特征工程, 临床数据
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的乳腺癌诊断相关数据，记录了肿瘤的多种特征，用于辅助判断肿瘤的良恶性。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：数据来源未明确说明，但数据具有普适性，可用于全球范围内的乳腺癌研究。
数据维度：数据集包含32个字段，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个与肿瘤相关的数值特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、对称性和分形维数，每个特征又分为平均值（mean）、标准误差（se）和最坏情况（worst）三种。
数据格式：CSV格式，文件名为breast cancer.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。该数据集适用于乳腺癌诊断、预后分析和相关疾病研究。
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：适用于生物医学、医学统计学和机器学习交叉领域的学术研究，如肿瘤特征分析、诊断模型构建、影响因素分析等。
行业应用：为医疗行业提供数据支持，尤其适用于辅助诊断系统、风险评估和个性化治疗方案制定。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，提升诊断准确性和患者管理水平。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关专业课程的实训素材，帮助学生理解疾病诊断和数据分析。
此数据集特别适合用于探索肿瘤特征与诊断结果之间的关系，构建预测模型，帮助临床医生提高诊断效率和准确性。
