乳腺癌肿瘤细胞诊断特征数据集BreastCancerTumorCellDiagnosisFeatures-ritikmadhasia
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, 图像分析, 数据挖掘, 医疗健康, 生物医学
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：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于威斯康星州医院，具有一定的地域代表性。
数据维度：数据集包含肿瘤细胞的多个特征，包括：
id：样本编号；
diagnosis：诊断结果（M代表恶性，B代表良性）；
radius_mean, texture_mean, perimeter_mean, area_mean, smoothness_mean, compactness_mean, concavity_mean, concave points_mean, symmetry_mean, fractal_dimension_mean：细胞核的各项特征的平均值；
radius_se, texture_se, perimeter_se, area_se, smoothness_se, compactness_se, concavity_se, concave points_se, symmetry_se, fractal_dimension_se：细胞核的各项特征的标准误差；
radius_worst, texture_worst, perimeter_worst, area_worst, smoothness_worst, compactness_worst, concavity_worst, concave points_worst, symmetry_worst, fractal_dimension_worst：细胞核的各项特征的最大值；
Unnamed: 32：未命名列，可能为数据冗余或缺失值。
数据格式：CSV格式，文件名为data (1).csv，便于数据分析与建模。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行预处理和标准化。
该数据集适合用于乳腺癌诊断的预测模型构建、特征分析和疾病研究。
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、乳腺癌早期诊断方法的研究。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于开发乳腺癌辅助诊断系统、风险评估模型等。
决策支持：支持医生进行乳腺癌诊断，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的教学素材，用于学生进行数据分析、机器学习模型的构建与评估。
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，从而帮助提升乳腺癌的诊断准确率和患者预后。
