乳腺癌肿瘤诊断分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisAnalysisDataset-karolinagajewska
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 医疗, 机器学习, 数据分析, 肿瘤特征, 疾病预测, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗数据库的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断结果和相关特征。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：数据来源未明确标注，但通常此类数据集代表通用的肿瘤特征，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含肿瘤的多种特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等，以及诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便进行数据分析和模型构建。数据集中包含32个特征，其中"diagnosis"列表示诊断结果（M代表恶性，B代表良性），"id"列为肿瘤的唯一标识符，"Unnamed: 32"列包含缺失值。
来源信息：数据来源于医疗领域公开数据库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌肿瘤诊断、疾病预测、数据可视化和机器学习模型构建。
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，如肿瘤特征分析、诊断方法评估、影响因素研究等。
行业应用：为医疗行业提供数据支持，尤其适用于辅助诊断系统、风险评估模型、个性化治疗方案的开发。
决策支持：支持医疗机构和医生在乳腺癌诊断中的决策制定，提高诊断准确性和治疗效果。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断和机器学习在医疗领域的应用。
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，帮助用户构建和优化乳腺癌诊断模型，提升医疗决策的科学性和效率。
