乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisDataset-kabdelrahmankamel
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 医疗影像, 机器学习, 数据分析, 生物医学, 疾病预测, 临床分析
数据概述：
该数据集包含来自相关医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断信息及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但通常此类数据集代表通用的肿瘤特征，具有普适性。
数据维度：数据集包括肿瘤的ID、诊断结果（良性或恶性）以及30个与肿瘤相关的数值特征，包括半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等，以及这些特征的均值、标准误和最差情况下的数值。
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：数据来源于公开的医学数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断研究和数据建模、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：适用于生物医学和临床医学领域的学术研究，例如肿瘤诊断、疾病预测、特征重要性分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断、风险评估、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生和科研人员在诊断和治疗决策中的参考，辅助进行乳腺癌的早期发现和治疗。
教育和培训：作为生物统计学、机器学习、医学影像分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断过程。
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，帮助用户实现乳腺癌的早期诊断和提高预测准确性。
