乳腺癌肿瘤细胞诊断数据集BreastCancerTumorCellDiagnosisDataset-adzhqy
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, 临床医学, 疾病预测, 数据分析, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自医学研究机构的乳腺癌肿瘤细胞诊断数据，记录了肿瘤细胞的各项特征指标，用于区分良性（B）和恶性（M）肿瘤。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，推测可能为全球范围内的医学研究样本。
数据维度：数据集包含32个特征，包括细胞核半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点数、对称性、分形维数等，以及这些特征的均值、标准误和最差值（worst）的计算结果，并附带肿瘤诊断结果（Diagnosis）。
数据格式：CSV格式，文件名为cancer.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于相关医学研究或公开数据库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤分类和预测等研究。
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、医学影像分析等领域的学术研究，如肿瘤细胞特征分析、肿瘤类型识别、疾病预测模型的构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断系统、疾病风险评估等应用方面。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，帮助医生更准确地判断肿瘤的良恶性。
教育和培训：作为医学、生物信息学等专业的教学素材，帮助学生和研究人员熟悉数据分析、机器学习在医学领域的应用。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞特征与诊断结果之间的关系，帮助用户构建和优化肿瘤诊断模型，提升诊断准确率。
