乳腺癌肿瘤诊断分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisAnalysisDataset-kirollosashraf
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 细胞核特征, 机器学习, 肿瘤学, 数据分析, 医疗健康, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗数据库的数据，记录了乳腺癌肿瘤细胞的各项特征及诊断结果。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：数据来源未明确，但通常代表全球范围内的乳腺癌诊断案例。
数据维度：数据集包含32个字段，包括肿瘤的ID、诊断结果（良性或恶性，用M和B表示）以及细胞核的各项特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度等，以及这些特征的均值、标准差和最差值。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据处理和分析。数据中存在一个名为“Unnamed: 32”的空列，可能需要进行数据清洗。
来源信息：数据来源于公开的医学数据集，通常经过预处理和特征提取。
该数据集适合用于乳腺癌肿瘤的分类和预测研究，以及探索肿瘤细胞特征与诊断结果之间的关系。
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，如乳腺癌诊断模型的构建、细胞核特征分析、肿瘤预测、生存分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断系统、肿瘤风险评估、个性化医疗等方面。
决策支持：支持医生进行更准确的诊断，并为患者提供更个性化的治疗方案。
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乳腺癌诊断相关的知识。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞特征与诊断结果的关系，建立预测模型，帮助用户实现肿瘤诊断的自动化和精准化。
