乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-enggsingh
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, 肿瘤分类, 医疗健康, 数据分析, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤的细胞核特征，用于辅助乳腺癌的诊断与预测。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，但数据内容具有普遍性，适用于肿瘤诊断研究。
数据维度：数据集包含肿瘤细胞的多个特征，包括半径、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，以及对应的均值、标准误差和最差情况下的数值。此外，还包括一个“diagnosis”（诊断结果，M代表恶性，B代表良性）字段。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，便于进行统计分析和机器学习建模。数据集中存在一个名为“Unnamed: 32”的空列，可以忽略。
来源信息：数据来源于公开的医学数据库或研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断与预测、肿瘤细胞特征分析、以及机器学习模型的训练和评估。
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、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、影响因素研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、风险评估、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医生和医疗机构进行疾病风险评估和诊断决策，提高诊断准确性。
教育和培训：作为生物医学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤诊断的原理与方法。
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，帮助用户构建预测模型、优化诊断流程。
