乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-ahmetport
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 细胞特征, 机器学习, 肿瘤分类, 数据分析, 医学影像, 生物医学
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特征信息，用于辅助诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但通常涵盖了医疗机构收集的乳腺癌患者的肿瘤样本数据。
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数值。同时，还包括诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为breast-cancer.csv，便于数据分析和机器学习建模。数据已进行标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于乳腺癌肿瘤的诊断、预测和相关医学研究。
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：适用于生物医学和机器学习交叉领域的学术研究，如肿瘤分类算法的开发、特征重要性分析、风险预测模型构建等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于开发肿瘤诊断辅助系统、改进医学影像分析技术。
决策支持：支持医生在诊断和治疗方案制定中提供参考，辅助患者进行早期干预。
教育和培训：作为医学、生物统计学、机器学习等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解肿瘤诊断相关的技术和方法。
此数据集特别适合用于探索细胞特征与肿瘤诊断结果之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升诊断准确率和效率。
