乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-karansinghsamant
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 临床数据, 数据分析, 肿瘤特征, 细胞核特征, 诊断预测
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤诊断相关的细胞核特征和诊断结果。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，但普遍认为数据来自医学研究机构。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤的半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点数量、对称性、分形维数等细胞核特征的均值、标准差和最差值，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，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的机器学习数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌肿瘤诊断相关的研究和机器学习模型的训练与评估。
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、医学影像分析、机器学习等领域的学术研究，如肿瘤分类、特征重要性分析、诊断预测模型构建等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于肿瘤诊断辅助系统、疾病风险评估等方面。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，辅助制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断和机器学习在医学上的应用。
此数据集特别适合用于探索细胞核特征与肿瘤诊断结果之间的关联，帮助用户实现肿瘤类型的准确预测，提升诊断效率。
