乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosis-kareemsalama
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 医学影像, 数据分析, 机器学习, 肿瘤分类, 诊断预测, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自UCI机器学习库的乳腺癌肿瘤诊断数据，记录了肿瘤细胞的各项特征，用于预测肿瘤的良恶性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确具体地理位置，但通常认为代表了医疗诊断中的通用模式。
数据维度：数据集包括32个特征，涵盖了肿瘤细胞的各种形态学指标，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点数量、对称性、分形维数等，以及对应的诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为breast-cancer.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于UCI机器学习库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于医学研究、数据挖掘和机器学习领域的分类问题研究。
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：适用于医学影像分析、肿瘤学研究、疾病诊断预测的学术研究，如肿瘤细胞特征分析、诊断模型构建等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于肿瘤诊断辅助系统、疾病风险评估模型等产品的开发和优化。
决策支持：支持医生进行临床决策，辅助诊断，提高诊断准确性。
教育和培训：作为生物医学、机器学习、数据科学等课程的实训数据，用于学生训练模型、理解疾病诊断过程。
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，帮助用户实现肿瘤类型的准确预测，提升疾病诊断效率。
