乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisDataset-nameofworld
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 细胞核特征, 机器学习, 疾病预测, 医学影像, 数据分析, 临床研究
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤的细胞核特征，用于辅助乳腺癌的诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了乳腺癌细胞核特征的通用信息。
数据维度：包括肿瘤的各种细胞核特征测量值，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、对称性、分形维数等，以及诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为data_breast-cancer.csv，包含多个数值型特征和诊断结果。
来源信息：数据来源于公开数据集，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：适用于肿瘤学、医学影像分析等领域的学术研究，如乳腺癌诊断模型的开发、细胞核特征与诊断结果的关系研究等。
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、风险评估模型等方面。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断与数据分析。
此数据集特别适合用于探索细胞核特征与乳腺癌诊断结果之间的关联，帮助用户构建预测模型，提升诊断准确性。
