乳腺癌肿瘤诊断分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisAnalysis-subratac2020
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 数据分析, 生物医学, 临床诊断, 特征工程, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自美国威斯康星州麦迪逊市的临床诊断数据，记录了乳腺癌肿瘤的各项特征，用于辅助诊断和预测。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：数据来源于美国威斯康星州，但数据本身具有普适性，可用于全球范围内的乳腺癌研究。
数据维度：数据集包括肿瘤的各项测量指标，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数等，以及对应的均值、标准误差和最差情况下的值。此外，还包括肿瘤的诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为CancerData.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的机器学习数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤特征分析、以及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：适用于生物医学、临床医学和数据科学交叉领域的学术研究，如肿瘤特征分析、诊断模型构建、影响因素分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于肿瘤诊断辅助系统、疾病风险评估、个性化治疗方案推荐等。
决策支持：支持临床医生进行诊断决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为生物医学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断流程和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索肿瘤特征与诊断结果之间的关系，构建预测模型，以及评估不同特征对诊断结果的影响，从而提升乳腺癌诊断的准确性和效率。
