乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-yogeshratheea
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, 生物医学, 数据分析, 疾病预测, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自临床医学研究的乳腺癌肿瘤诊断相关数据，旨在用于肿瘤良恶性分类预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，一般被视为静态数据集，用于模型训练与评估。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但通常代表了临床实践中常见的乳腺癌患者案例。
数据维度：数据集包含肿瘤的多个特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、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，同时包含诊断结果（M代表恶性，B代表良性）和患者ID。
数据格式：CSV格式，文件名为Breast-Cancer Dataset.csv，方便数据处理与分析。数据已进行一定程度的预处理，例如数值标准化。
来源信息：数据来源于公开的医学数据集，具体来源可能为UCI机器学习库或其他学术研究，数据已进行匿名化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究，以及肿瘤分类、预测模型的构建和评估。
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：适用于生物医学、医学影像分析、机器学习等领域的学术研究，如肿瘤分类模型的构建、特征重要性分析、疾病预测等。
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、风险评估和个性化医疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生进行诊断决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生理解和实践机器学习在医学领域的应用。
此数据集特别适合用于探索乳腺肿瘤特征与诊断结果之间的关系，帮助用户构建和评估预测模型，实现对乳腺癌的辅助诊断。
