乳腺癌肿瘤细胞诊断数据集BreastCancerTumorCellDiagnosis-jimmynoujaim
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 细胞特征, 机器学习, 数据分析, 肿瘤学, 医疗健康, 疾病预测
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各项特征，用于辅助诊断和研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表特定医疗机构或研究项目的临床数据。
数据维度：数据集包含32个特征，包括细胞半径、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，以及对应的平均值、标准误差和最差情况（worst）下的数值。此外，还包括一个用于标识肿瘤性质的诊断结果（M代表恶性，B代表良性）和一个ID字段。
数据格式：CSV格式，文件名为data (1).csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医学研究，经过整理后公开，用于学术研究和模型训练。
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构建和评估。
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：适用于肿瘤学、生物医学工程等领域的学术研究，如肿瘤细胞特征分析、诊断方法研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、疾病风险预测等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行诊断和治疗方案的制定。
教育和培训：作为医学、生物信息学等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断和数据分析。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞的各项特征与诊断结果之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高乳腺癌的早期诊断和治疗效果。
