乳腺癌诊断特征分析数据集BreastCancerDiagnosisFeatureAnalysisDataset-ahmedsamehahmed
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 机器学习, 肿瘤分析, 医疗, 生物医学, 数据挖掘, 特征工程
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，记录了乳腺肿瘤的各项细胞核特征指标以及诊断结果。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：数据来源于医疗机构，未明确具体地理位置，但通常代表医学研究中的通用样本。
数据维度：数据集包含32个特征，包括：
id: 样本ID；
diagnosis: 诊断结果（M代表恶性，B代表良性）；
radius_mean, texture_mean, perimeter_mean, area_mean, smoothness_mean, compactness_mean, concavity_mean, concave points_mean, symmetry_mean, fractal_dimension_mean: 肿瘤细胞核的各项均值特征；
radius_se, texture_se, perimeter_se, area_se, smoothness_se, compactness_se, concavity_se, concave points_se, symmetry_se, fractal_dimension_se: 肿瘤细胞核的各项标准误差特征；
radius_worst, texture_worst, perimeter_worst, area_worst, smoothness_worst, compactness_worst, concavity_worst, concave points_worst, symmetry_worst, fractal_dimension_worst: 肿瘤细胞核的各项最差值特征。
数据格式：CSV格式，文件名为data (1)csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的医疗数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断预测、肿瘤特征分析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、肿瘤学等领域的学术研究，例如肿瘤细胞特征与诊断结果之间的关系研究，以及不同特征对诊断准确性的影响分析。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在乳腺癌早期诊断、风险评估和辅助决策等方面。
决策支持：支持医学研究人员和临床医生进行诊断决策，以及开发基于数据的诊断工具。
教育和培训：作为医学、生物信息学、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断与数据分析。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与乳腺癌诊断结果之间的关联，帮助用户构建预测模型、优化诊断流程，并提升对乳腺癌的认知水平。
