乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisDataset-kareemsalama
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 数据分析, 医疗健康, 生物医学, 疾病预测, 临床数据
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星大学医院的乳腺癌诊断数据，记录了乳腺肿瘤的各种特征，用于辅助诊断。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：数据来源于威斯康星大学医院，但未明确指出患者的地理位置。
数据维度：数据集包括肿瘤的多个物理特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数，以及对应的标准误、最差情况下的特征值，以及诊断结果（良性或恶性）。
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：数据来源于威斯康星大学医院的乳腺癌诊断记录，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断预测研究，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：适用于生物医学、肿瘤学和机器学习交叉领域的学术研究，如乳腺癌诊断预测、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，尤其是在肿瘤诊断、风险评估和个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生进行诊断决策，辅助早期乳腺癌的筛查和诊断。
教育和培训：作为生物医学、数据科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疾病诊断和预测。
此数据集特别适合用于探索乳腺肿瘤特征与诊断结果之间的关系，帮助用户开发和优化乳腺癌诊断模型，提升诊断准确率。
