乳腺癌诊断特征数据集BreastCancerDiagnosisFeaturesDataset-gredoy
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 生物医学, 数据分析, 临床特征, 特征工程, 肿瘤学
数据概述：
该数据集包含来自医学影像分析的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断特征。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：数据来源未明确标注，通常为临床医学研究中的样本数据。
数据维度：数据集包括32个特征，其中id为样本编号，diagnosis为诊断结果（M代表恶性，B代表良性），以及从radius_mean到fractal_dimension_worst的30个肿瘤细胞特征的均值、标准误、最差情况下的测量值。
数据格式：CSV格式，文件名为data (3).csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于医学研究或公开数据集，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：适用于生物医学、肿瘤学领域的学术研究，如乳腺癌诊断方法的改进、肿瘤特征分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在肿瘤辅助诊断、疾病风险预测等领域。
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：作为生物医学、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌肿瘤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建立与优化。
