乳腺癌诊断预测数据集BreastCancerDiagnosisPredictionDataset-bimbimsimonstock
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 数据分析, 医疗健康, 生物医学, 特征工程, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自临床医学研究的乳腺癌诊断相关数据，记录了肿瘤细胞的多种特征，用于辅助判断肿瘤的良恶性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确说明，但通常来源于医疗研究机构或医院。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤细胞的半径、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，以及对应的均值、标准误和最差值（worst）等指标，以及一个诊断结果（diagnosis），诊断结果包括“M”（恶性）和“B”（良性）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的医学研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于肿瘤诊断预测、特征重要性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、肿瘤学等领域的研究，如乳腺癌诊断、肿瘤细胞特征分析、预测模型构建等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于开发乳腺癌诊断辅助系统、风险评估模型等。
决策支持：支持临床医生进行诊断决策，辅助判断肿瘤的良恶性，提高诊断准确率。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等课程的实训材料，帮助学生理解乳腺癌诊断流程、掌握机器学习建模技能。
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系，构建预测模型，从而辅助医生进行诊断，提升患者的生存率和生活质量。
