乳腺癌肿瘤诊断分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisAnalysisDataset-ahmedashrafahmed
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 医疗诊断, 机器学习, 数据分析, 细胞特征, 肿瘤分类, 临床数据
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断信息以及相关的细胞特征。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：数据来源未明确标注，通常被视为针对特定研究或临床试验的数据。
数据维度：数据集包含肿瘤的ID，诊断结果（良性或恶性，以M和B表示）以及30个与细胞核相关的特征，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，同时包含均值、标准误差和最差值。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医学研究或公开的医疗数据库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究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：适用于肿瘤学、生物医学工程等领域的研究，如乳腺癌的早期诊断、肿瘤特征分析、预后预测等。
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、风险评估模型、个性化治疗方案制定等方面。
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：作为生物医学工程、机器学习、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。
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，帮助用户实现肿瘤分类、预测患者预后等目标。
