乳腺癌诊断特征分析数据集BreastCancerDiagnosisFeaturesDataset-srinivasan29
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 临床数据, 特征工程, 数据分析, 生物医学, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自美国威斯康星州麦迪逊大学医院的乳腺癌肿瘤诊断数据，记录了肿瘤细胞的多种形态学特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州，但因其研究性质，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含32个字段，包括肿瘤的ID、诊断结果（M代表恶性，B代表良性），以及30个与肿瘤细胞相关的特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维度等，这些特征分别计算了均值、标准误差和最差（最大）值。
数据格式：CSV格式，文件名为breast_cancer.csv，方便进行数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开的UCI机器学习库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于肿瘤诊断、疾病预测和特征重要性分析等研究。
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：适用于生物医学领域，特别是乳腺癌诊断与预测相关的研究，如肿瘤细胞特征与诊断结果之间的关系分析、不同特征对诊断结果的影响研究等。
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、风险评估模型等方面。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌诊断，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解疾病诊断流程，并进行模型构建与评估。
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联，帮助用户构建预测模型，提高乳腺癌诊断的准确性和效率。
