乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-zalyildirim
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 医疗健康, 数据分析, 肿瘤特征, 细胞核, 诊断预测
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的乳腺癌肿瘤诊断相关数据，记录了肿瘤的各种细胞核特征，用于辅助诊断和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常视为静态数据集，用于分析肿瘤特征与诊断结果之间的关系。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表了医疗诊断领域内通用的肿瘤细胞核特征。
数据维度：数据集包含多个维度，包括肿瘤的细胞核特征（如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、对称性、分形维度等）的均值、标准误和最差情况下的值，以及诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，包含ID、诊断结果（M代表恶性，B代表良性）以及30个与肿瘤细胞核相关的特征。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断研究、肿瘤特征分析和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于医学研究，特别是关于肿瘤细胞核特征与诊断结果关系的探索性研究，以及肿瘤诊断辅助系统的开发。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，例如用于开发乳腺癌早期诊断工具、预测患者预后等。
决策支持：支持医生进行更准确的诊断，并辅助制定个性化的治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员理解肿瘤特征分析和诊断预测。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞核特征与诊断结果之间的关联，以及构建和评估用于乳腺癌诊断的机器学习模型，从而提升诊断的准确性和效率。
