乳腺癌诊断预测数据集BreastCancerDiagnosisPredictionDataset-wassilarezig
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 肿瘤, 机器学习, 图像分析, 生物医学, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤的细胞核图像特征，用于辅助乳腺癌的诊断和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源于医学研究，未限定具体地理范围，但通常代表了特定医疗机构的患者群体。
数据维度：数据集包括肿瘤细胞的各项特征，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，以及诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，包含了32个特征值以及一个诊断结果。
来源信息：数据来源于公开的医学研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断预测、肿瘤特征分析和机器学习模型的构建。
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，如肿瘤特征与诊断结果的关系分析、不同诊断方法的对比研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断系统、肿瘤风险评估、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医生在乳腺癌诊断中的决策制定，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤特征和诊断方法。
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联，帮助用户构建预测模型，实现对乳腺癌的早期检测和诊断。
