乳腺癌肿瘤细胞特征分类数据集BreastCancerTumorCellFeatureClassificationDataset-madhankumar789
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤, 细胞特征, 分类, 机器学习, 诊断, 数据分析, 医学
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤细胞的多种特征，用于肿瘤的良恶性分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表通用的肿瘤细胞特征。
数据维度：数据集包含30个细胞特征，如“mean radius”（平均半径）、“mean texture”（平均纹理）、“mean perimeter”（平均周长）等，以及一个目标变量“benign_0__mal_1”（良性0/恶性1）。
数据格式：CSV格式，文件名为cancer_classification.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医学数据库或研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌肿瘤诊断、细胞特征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：适用于医学、生物信息学和机器学习交叉领域的学术研究，如肿瘤诊断辅助、细胞特征分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在肿瘤早期诊断、风险评估和个性化治疗方案制定方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，提升诊断准确性和患者预后评估。
教育和培训：作为生物医学工程、机器学习和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤细胞特征与分类。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞特征与良恶性之间的关系，构建预测模型以辅助临床诊断，提高乳腺癌的早期发现和治疗效果。
