乳腺癌诊断特征分析数据集BreastCancerDiagnosisFeatureAnalysisDataset-khadijabnd
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 肿瘤, 机器学习, 特征工程, 医疗, 数据分析, 肿瘤检测
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星州医院的乳腺癌诊断数据，记录了肿瘤的各种细胞核特征，用于辅助乳腺癌的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的医学诊断数据集。
地理范围：数据来源于威斯康星州医院，可能具有一定的地域局限性。
数据维度：数据集包含33个特征，包括肿瘤的ID、诊断结果（M代表恶性，B代表良性），以及细胞核的多个维度测量值，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。
数据格式：CSV格式，文件名为"Copy of data1csv"，便于数据分析和建模。数据已进行预处理，包含数值型特征和二元分类标签。
来源信息：数据来源于公开的医学研究，已进行标准化和清洗，方便直接用于分析。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究，以及数据建模、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、生物医学工程等领域的研究，例如肿瘤细胞特征分析、诊断模型构建、预后预测等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在肿瘤早期诊断、辅助诊断系统开发、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医学研究和临床实践中的决策制定，例如辅助医生进行诊断，评估治疗效果等。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断和数据分析。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞特征与诊断结果之间的关系，帮助用户实现乳腺癌诊断模型的构建，提升诊断准确率。
