乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosis-sachin1512
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 医疗, 数据分析, 肿瘤特征, 诊断预测, 生物医学
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，记录了肿瘤的各种特征信息，用于辅助乳腺癌的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映特定时间段的肿瘤特征。
地理范围：数据来源为威斯康星大学医院，推测数据主要来自美国。
数据维度：数据集包含32个特征，包括肿瘤的ID、诊断结果（良性或恶性，用M和B表示），以及肿瘤的半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等多个维度，这些特征包括均值、标准误差和最差值三个方面。
数据格式：CSV格式，文件名为breast-cancer.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已被整理和清洗，适合直接用于分析和建模。
该数据集适合用于肿瘤诊断、疾病预测、生物医学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学术研究，如肿瘤特征分析、诊断模型构建、生存分析等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断、疾病风险评估、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，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数据分析方法。
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联，帮助用户构建和优化乳腺癌诊断模型，从而提升诊断效率和准确性。
