乳腺癌诊断特征数据集BreastCancerWisconsinDiagnosticDataset-rawaaelghali
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, 数据分析, 医疗, 疾病预测
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，记录了细胞核图像的特征，用于预测肿瘤是良性（B）还是恶性（M）。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源于美国威斯康星州医院，代表了该地区特定人群的诊断情况。
数据维度：数据集包含569个样本，每个样本有32个特征，包括细胞核的半径、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，以及其对应的平均值、标准误差和最差值（worst）。同时包括一个诊断结果（M或B）和样本ID。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和机器学习建模。
来源信息：该数据集由威斯康星大学麦迪逊分校的医生收集，并被用于相关研究。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、机器学习模型构建和评估等研究。
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：适用于医学影像分析、肿瘤学研究和生物信息学研究，如癌症诊断和预后预测。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在开发辅助诊断系统、风险评估模型和个性化治疗方案方面。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，帮助提升诊断准确性和效率。
教育和培训：作为生物医学工程、机器学习和数据科学等领域的教学案例，帮助学生和研究人员理解数据分析在医学领域的应用。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌细胞核特征与诊断结果之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现对肿瘤性质的早期判断。
