乳腺癌诊断数据集BreastCancerWisconsinDiagnosticDataset-sbhosale20
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 肿瘤, 机器学习, 医疗, 生物医学, 数据分析, 特征工程
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，记录了患者的肿瘤特征，用于辅助诊断乳腺癌。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源于威斯康星大学医院，数据来源地未明确，但可推断为美国。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤的ID、诊断结果（M表示恶性，B表示良性）以及各种肿瘤的细胞核特征的平均值、标准误差和“最差”值（最大或“最糟糕”值）。具体特征涵盖半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数等。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，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，为公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤分类和机器学习模型构建。
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：适用于生物医学、医学影像分析、肿瘤学等领域的学术研究，如肿瘤特征分析、诊断模型构建、影响因素研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断系统、肿瘤风险评估、个性化治疗方案等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行乳腺癌的诊断和治疗方案选择。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉医疗数据集，构建分类模型。
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，构建预测模型，帮助用户提高乳腺癌诊断的准确性和效率。
