乳腺癌肿瘤细胞特征分析数据集BreastCancerTumorCellFeaturesAnalysis-axelsyahputra
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, 医学, 数据集
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，记录了肿瘤细胞的多种生理指标，用于辅助乳腺癌诊断与研究。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：数据来源未明确标注，但通常此类数据集来源于医学研究机构。
数据维度：数据集包含ID、以及30个细胞特征指标，包括半径、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、标准误差和最差情况下的数值。
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv和traincsv，便于数据分析和建模。数据已进行预处理和标准化，方便直接用于机器学习模型训练。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤细胞特征分析、以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于医学研究领域，如乳腺癌的早期诊断、肿瘤细胞行为分析、不同肿瘤类型的区分等。
行业应用：可以为医疗机构和科研单位提供数据支持，特别是在开发乳腺癌诊断辅助系统和预测模型方面。
决策支持：支持医生进行临床决策，提高诊断准确性和治疗方案的个性化。
教育和培训：作为医学、生物信息学和机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌相关知识。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞特征与乳腺癌诊断之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升诊断效率和准确性。
