乳腺癌肿瘤细胞诊断数据集BreastCancerWisconsinDiagnosticDataset-mdimraniqbal
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, 模式识别, 数据分析, 医疗健康, 肿瘤学
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星州医院的乳腺癌肿瘤细胞的诊断结果和细胞特征数据，用于辅助乳腺癌的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源于威斯康星州医院，但其应用具有普适性。
数据维度：数据集包含32个特征，其中包括肿瘤细胞的ID、诊断结果（良性或恶性），以及细胞核的多种测量指标，如半径、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，每个特征都计算了均值、标准误差和最差值（worst）。
数据格式：CSV格式，文件名为wbcd.csv，方便数据分析和机器学习模型的构建。
数据来源：该数据集通常来源于UCI机器学习库，经过整理和清洗。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、预后分析和机器学习模型的训练与评估。
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、生物医学工程和机器学习等领域的学术研究，如肿瘤细胞特征分析、诊断模型构建、预后预测等。
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、风险评估和个性化治疗方案制定方面。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌的诊断，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断与机器学习的应用。
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乳腺癌诊断模型，提高诊断的准确性和效率。
