乳腺癌诊断预测数据集BreastCancerDiagnosisPredictionDataset-tianjiaquan110550026
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 医疗健康, 数据分析, 疾病预测, 临床特征, 模式识别
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星州诊断数据集的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断结果和相关的细胞核特征。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：数据来源于威斯康星州，但数据本身适用于一般性的乳腺癌诊断研究。
数据维度：数据集包括肿瘤的细胞核特征的均值、标准误差和“最差”值，共30个特征，以及诊断结果（良性或恶性）和患者ID。
数据格式：CSV格式，文件名为wisc_bc_data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的乳腺癌诊断数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断的预测模型构建和临床特征分析。
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：适用于医学研究和生物信息学领域，用于探索乳腺癌诊断的生物学特征，以及不同特征对诊断结果的影响。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、风险评估和患者预后预测方面。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，辅助制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学和机器学习课程的案例，帮助学生和研究人员学习和实践数据分析和建模。
此数据集特别适合用于构建预测模型，识别影响乳腺癌诊断的关键特征，提高诊断准确性和改善患者预后。
