乳腺癌肿瘤特征分析数据集BreastCancerTumorFeatureAnalysis-gredoy
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤分析, 细胞特征, 机器学习, 数据挖掘, 诊断预测, 临床医学, 生物信息学
数据概述：
该数据集包含来自公开医学数据库的乳腺癌肿瘤细胞特征数据，记录了与乳腺癌诊断相关的细胞核特征测量值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的肿瘤细胞特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的乳腺癌研究。
数据维度：数据集包含31个特征，包括细胞核的半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧密度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等，以及这些特征的均值、标准误差和“最差”值（即最大值）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，testcsv和traincsv，均包含相同的结构化字段，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开医学数据库，已进行标准化处理，确保数据质量。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、预后预测、肿瘤细胞特征分析等研究。
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：适用于生物医学、临床医学和机器学习交叉领域的学术研究，如肿瘤分类、生存分析、特征重要性评估等。
行业应用：可为医疗机构、生物技术公司提供数据支持，尤其是在乳腺癌早期诊断、辅助诊断系统开发、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生进行更准确的诊断和治疗决策，提高患者生存率和生活质量。
教育和培训：作为生物信息学、医学统计学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌相关的细胞特征。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞特征与乳腺癌诊断结果之间的关联，帮助用户构建预测模型、优化诊断流程，并提升对乳腺癌的整体认知。
