乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosis-samnijin
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 生物医学, 数据分析, 肿瘤特征, 细胞核分析, 疾病预测
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细胞的诊断结果和相关特征数据。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：数据来源于威斯康星大学医院，但疾病本身具有普适性，适用于全球范围内的研究。
数据维度：数据集包括肿瘤的多个特征，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，以及对应的平均值、标准误差和最差情况下的值。同时，还包括肿瘤的诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为breast-cancer.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：该数据集源于机器学习领域广泛使用的UCI机器学习库，数据已经经过预处理和整理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤分类、特征重要性分析等研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于生物医学、肿瘤学、机器学习等领域的学术研究，如乳腺癌诊断模型的构建、肿瘤特征与诊断结果的关系分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病诊断辅助系统、风险评估模型开发等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行诊断和治疗方案的制定。
教育和培训：作为生物医学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疾病诊断和数据分析。
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，以及构建高精度的乳腺癌诊断模型，从而提升诊断准确性和患者预后。
