乳腺癌肿瘤诊断分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisAnalysisDataset-figolm10
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 癌症检测, 数据分析, 疾病预测, 生物医学, 临床数据
数据概述：
该数据集包含来自威斯康星大学医院的乳腺癌肿瘤诊断数据，记录了肿瘤的各项细胞核特征，用于辅助诊断乳腺癌。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：数据来源为威斯康星大学医院，但未限定具体患者来源地。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤细胞核的半径、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-wisconsin-data.csv，方便数据处理与分析。
来源信息：数据来源于公开的UCI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的预测模型构建和相关研究。
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、肿瘤学和机器学习交叉领域的学术研究，如肿瘤诊断模型构建、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，特别是在辅助诊断系统、癌症早期检测等方面。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌诊断，并辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解疾病诊断和数据分析。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与诊断结果之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升诊断准确性。
