乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisDataset-rajeshwaranslv
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 肿瘤, 医疗, 机器学习, 数据分析, 特征工程, 疾病预测
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肿瘤诊断信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表了特定医疗机构或研究机构的患者群体。
数据维度：数据集包括患者的ID，诊断结果（良性或恶性，用M代表恶性，B代表良性），以及30个与肿瘤相关的数值特征，例如半径均值、纹理均值、周长均值、面积均值等。
数据格式：CSV格式，文件名为Cancer_Data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医学研究，用于乳腺癌诊断的分析和预测。
该数据集适合用于医学研究、数据分析和机器学习模型的构建。
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：适用于乳腺癌相关的医学研究，例如肿瘤特征分析、诊断方法研究。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，可用于乳腺癌早期诊断、风险评估和预后预测。
决策支持：支持医生进行临床决策，提高诊断准确性和治疗效果。
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理解乳腺癌的诊断过程和数据分析方法。
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，帮助用户构建预测模型，从而改善乳腺癌的诊断和治疗。
