乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisDataset-dharmatejakarri
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医疗, 诊断, 肿瘤, 机器学习, 数据分析, 细胞特征, 临床
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗数据库的乳腺癌诊断数据，记录了乳腺癌患者的细胞核特征信息以及诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但提供了通用的细胞核特征，具有广泛的适用性。
数据维度：数据集包含患者的ID，诊断结果（M代表恶性，B代表良性），以及30个与细胞核相关的特征，包括半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数等，以及这些特征的均值、标准误差和最差情况（worst）下的数值。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，易于进行数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的医疗数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断预测、肿瘤分类研究以及细胞特征与疾病关联分析。
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、医学影像分析等领域的学术研究，如乳腺癌早期诊断、肿瘤细胞特征分析、不同诊断方法的对比研究等。
行业应用：可用于开发辅助诊断系统，帮助医生进行更准确的诊断，提高诊断效率。
决策支持：支持医院、医疗机构进行疾病风险评估和患者管理。
教育和培训：作为医学、生物信息学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌的诊断和相关数据分析方法。
此数据集特别适合用于研究细胞核特征与乳腺癌诊断结果之间的关系，从而提升诊断准确率，优化医疗决策。
