乳腺癌诊断数据集BreastCancerDiagnosisDataset-mohamedlamgarraj
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, 肿瘤学, 细胞核特征, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星大学医院的乳腺癌肿瘤细胞核特征数据，记录了患者乳腺癌的诊断结果以及相关的细胞核特征。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，可能主要反映美国地区患者的病情。
数据维度：数据集包括32个特征，其中“id”为样本编号，“diagnosis”为诊断结果（M表示恶性，B表示良性），以及从“radius_mean”到“fractal_dimension_worst”的30个细胞核特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度等，以及它们的均值、标准误和最差值。
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：数据集来源于公开的UCI机器学习数据库，已进行规范化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断的预测模型构建、特征分析和疾病风险评估。
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：适用于肿瘤学、医学影像分析、机器学习等领域的学术研究，如乳腺癌诊断预测模型的开发、特征重要性分析、以及不同诊断方法的对比研究。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断、疾病风险评估、个性化医疗方案制定等方面。
决策支持：支持医生进行乳腺癌诊断，提高诊断准确性和效率，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关专业的教学素材，帮助学生理解疾病诊断、机器学习模型构建和数据分析方法。
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系，帮助用户实现对乳腺癌的早期诊断和风险预测，从而优化医疗决策。
