乳腺癌诊断特征数据集BreastCancerDiagnosticFeatures-sherifsamyabdelkarem
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 细胞核特征, 数据分析, 疾病预测, 临床医学, 模式识别
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤的细胞核特征，用于辅助乳腺癌的诊断与预测。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：数据来源未明确，但数据内容具有普适性，可用于全球范围内的乳腺癌诊断研究。
数据维度：数据集包含32个特征，其中包括肿瘤的ID、诊断结果（良性B或恶性M），以及30个与细胞核相关的数值特征，例如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数等，并分别计算了均值、标准误差和最差（最大）值。
数据格式：CSV格式，文件名为cancer.csv，方便数据导入和处理。
来源信息：该数据集常用于机器学习和数据挖掘的教学与研究中，具体来源可能为公开的医学数据库或学术研究。数据已进行标准化处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于肿瘤诊断、疾病预测相关的研究，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：适用于医学、生物信息学等领域的学术研究，如肿瘤诊断、预后分析、特征重要性分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、疾病风险评估、个性化医疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生进行诊断，辅助制定治疗方案，以及提升医疗机构的诊断准确率。
教育和培训：作为机器学习、数据科学、生物医学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用机器学习技术于医学领域。
此数据集特别适合用于探索肿瘤特征与诊断结果之间的关系，建立预测模型，帮助用户实现早期诊断、风险评估等目标。
