乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisDataset-bwambaleedwin
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，诊断，肿瘤，特征，机器学习，二分类，医学，数据分析
数据概述：
该数据集包含来自美国威斯康星大学医院的乳腺癌肿瘤细胞的诊断数据，用于预测肿瘤是良性（Benign）还是恶性（Malignant）。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，一般视为静态数据集。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州，但其研究结论具有一定普适性。
数据维度：数据集包含569个样本，每个样本有32个特征，包括细胞核的各项测量指标，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点数、对称性和分形维数，以及这些特征的均值、标准误和最大值。其中，“diagnosis”列表示诊断结果（M代表恶性，B代表良性）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，便于数据分析和建模。数据中包含ID列和一列未命名的列，后者包含缺失值。
来源信息：数据来源于公开的机器学习数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于医学研究、生物信息学和机器学习交叉领域的学术研究，如肿瘤分类、特征重要性分析、诊断模型优化等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断系统、风险评估模型、个性化医疗方案等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策制定和患者管理，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断相关的知识。
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，帮助用户构建预测模型，提高乳腺癌的早期诊断率。
