乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisDataset-bulentsiyah
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 机器学习, 肿瘤, 医疗, 数据分析, 细胞核特征, 肿瘤分类
数据概述：
该数据集包含来自公开医学数据库的乳腺癌诊断相关数据，记录了患者的细胞核特征以及对应的诊断结果。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，但数据具有普适性，适用于各类人群的乳腺癌诊断研究。
数据维度：包括患者的ID，诊断结果（M代表恶性肿瘤，B代表良性肿瘤），以及30个与细胞核相关的特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等，并分别计算了均值、标准误差和最差情况下的值。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，易于进行数据分析和建模。数据已经过预处理，包含数值型特征。
该数据集适用于乳腺癌诊断相关的研究，以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于医学研究领域，用于分析细胞核特征与乳腺癌诊断结果之间的关系，探索肿瘤的生物学特性。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在肿瘤诊断、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和治疗方案的制定，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学、机器学习等相关专业的教学案例，帮助学生理解肿瘤诊断和数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建分类模型，预测肿瘤的良恶性，并探索影响诊断结果的关键特征，帮助用户提升对乳腺癌的认知和诊疗水平。
