乳腺癌诊断特征分析数据集BreastCancerDiagnosisFeatureAnalysisDataset-lokkagle
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 肿瘤, 机器学习, 临床数据, 特征工程, 数据分析, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗数据库的乳腺癌诊断相关数据，记录了患者肿瘤的多种物理特征，用于辅助乳腺癌的诊断与研究。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，但通常涵盖全球范围内的乳腺癌患者。
数据维度：数据集包含33个字段，包括患者ID、诊断结果（M代表恶性，B代表良性），以及30个与肿瘤相关的数值特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等，以及这些特征的均值、标准误差和“最差”情况下的数值。
数据格式：CSV格式，文件名为breastcancercsv，方便数据分析和建模。
数据来源：该数据集可能来源于公开的医学研究或机器学习数据集，经过了初步的整理和清洗。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究，包括特征分析、分类建模等。
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：适用于医学研究，特别是肿瘤学领域，用于探索肿瘤特征与诊断结果之间的关系，进行风险评估等。
行业应用：可用于开发辅助诊断工具，帮助医生进行乳腺癌的早期诊断和治疗方案制定。
决策支持：支持医疗机构在乳腺癌筛查和治疗方面的决策制定，优化医疗资源分配。
教育和培训：作为医学、生物信息学、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生理解数据分析在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于构建乳腺癌诊断预测模型，评估不同特征对诊断结果的影响，并为临床实践提供参考。
