乳腺癌肿瘤诊断分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisAnalysisDataset-fathimaazka
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 疾病预测, 数据分析, 机器学习, 生物医学, 临床数据, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断相关信息。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：数据来源未明确，但通常代表通用的肿瘤诊断案例。
数据维度：数据集包括肿瘤的各项生理特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、对称性、分形维度等，以及诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为breast-cancer.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的医学研究，已进行初步的整理和标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断预测、特征分析和机器学习模型的构建。
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：适用于医学研究和生物信息学领域，如肿瘤诊断、疾病预测、特征重要性分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断、风险评估和个性化医疗方面。
决策支持：支持临床医生进行诊断决策，并辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生了解肿瘤诊断相关的特征和分析方法。
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，从而提升诊断的准确性和效率。
